BOLETIM DE ANÁLISES ESTATÍSTICO BASTA 2018 Vol. 1

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1 PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO Programas de Pós Graduação em Economia e Administração da PUC-SP BOLETIM DE ANÁLISES ESTATÍSTICO BASTA 2018 Vol. 1 ANÁLISE DOS PAÍSES DA REGIÃO IBERO-AMERICANA (AIBER) PROJETO ORIBER TRANSFORMAÇÃO PRODUTIVA E INOVAÇÃO SUSTENTÁVEL DISCIPLINA: MÉTODOS QUALITATIVOS E QUANTITATIVOS DA PESQUISA EMPÍRICA PROF. ARNOLDO JOSÉ DE HOYOS GUEVARA José Luiz Alves da Silva São Paulo SP 2018

2 2 Sumário 1.Introdução Entendendo O Tema E As Variáveis Entendendo a Amostra Base De Dados Utilizada Parte Base De Dados Utilizada Parte Estatísticas Descritivas Minitab Análise De Agrupamentos E Relacionamentos Análise De Agrupamentos E Grupos Existentes Análise Anova Das Principais Variáveis Anova Com As Variáveis X G ANOVA POR VARIÁVEL x G Geração Dos Componentes Principais Geração Dos Componentes Principais Geração Das Regressões Por Componente Regressão CP Regressão CP Regressão CP Regressão CP Mapa de Ranqueamento dos Países AIBER Considerações Finais... 43

3 3 1. Introdução O presente trabalho tem por objetivo efetuar uma análise exploratória dos dados relativos ao tema Transformação Produtiva e Inovação Sustentável, que possui um conjunto de dezoito variáveis previamente selecionadas, que refletem o tema. Este trabalho tem por objetivo realizar análises dos países da região Ibero- Americana (AIBER). Para tanto serão efetuadas análises de correspondência, para obter graficamente a distribuição dos resultados das variáveis do Tema Transformação Produtiva e Inovação Sustentável e analisar o grau de relacionamento entre as variáveis de interesse. Análises de variância (ANOVA), regressões, de agrupamentos (clusters) e de componentes principais também serão efetuadas. E por fim, ao se identificar as variáveis de maior relevância na composição do modelo, será criado um indicador de performance, através do qual os países serão agrupados e ordenados. E um mapa indicando suas posições no ranking através das cores para destaque. Os dados são compilados pelo Banco Mundial. O software estatístico utilizado neste estudo é o Minitab. Para esta análise, selecionou-se uma amostra a partir dos dados de uma população com 132 países identificados pelo Programa Países Sustentáveis, Guia Gestão Pública Sustentável, uma Publicação do Núcleo de Estudos do Futuro da PUC-SP que, a partir de agora, chamaremos de GPS. A amostra, objeto deste estudo, foi utilizada a partir das tabelas Base de Dados Final preparada pela disciplina. Foram observadas algumas diferenças em relação à lista de países contidas em tabelas anteriores, que são destacadas aqui como registro. Foram excluídos os países Iraque, Venezuela e Zâmbia e foram incluídos os países República Democrática do Congo, Singapura e Vietnam. Mantiveram-se assim o total de 132 países e de 18 variáveis para podermos trabalhar o primeiro exercício deste modelo de análise estatística. No modelo final do relatório, caso seja indicado pela disciplina, serão selecionados somente os países da região Ibero Americana- AIBER. Cabe ressaltar que os dados da amostra foram ajustados e trabalhados a partir do programa de software estatístico MINITAB. Nas posições nas quais existiam lacunas, sem dados disponíveis, utilizou-se a média dos demais países, para garantir que não ocorressem erros nas plotagens dos indicadores e dos gráficos. Este valor estará indicado na tabela de dados como uma média geral para compor lacunas. Estes valores também foram Normalizados e Positivados (quando necessário), para garantir uma melhor comparabilidade entre os países. Este trabalho inicia-se pelo entendimento do GPS e das variáveis que o compõe, seguido dos dados apresentados nas Estatísticas Descritivas do Minitab, onde são apresentadas todas as 18 variáveis e seus limites principais. Neste exercício, em particular, faremos uma análise da ferramenta de Análise de Componentes Principais. Na segunda vamos obter como resultado uma única Variável Sintética que representará o esforço completo de análise de nossas 18 variáveis e, com isso, vamos fazer um ranqueamento de todos os países e de nossa amostra. Fecha-se este relatório com as Considerações finais do autor. A visão geral deste trabalho é explorar os dados sobre Transformação Produtiva e Inovação Sustentável (Basic Features: Productive Transformation and Sustainable Innovation), de tal modo que se possa, através dos recursos citados anteriormente, avaliar e apresentar conclusões a respeito das correlações entre as variáveis estudas e do tema em geral.

4 2. Entendendo o Tema e as Variáveis TRANSFORMAÇÃO PRODUTIVA E INOVAÇÃO SUSTENTÁVEL A análise dos conceitos que compõem o tema foi extraída do material Programa Países Sustentáveis - Guia GPS Gestão Pública Sustentável uma publicação do Núcleo de Estudos Futuros da PUC-SP Pontifícia Universidade Católica. Nesse estudo são apresentadas as informações teóricas de outros indicadores, porém este trabalho contempla somente o tema Transformação Produtiva e Inovação Sustentável, dentre 15 temas em questão. Vale destacar o desafio citado no GPS e sua proposta de solução: GPS - Guia para Gestão Pública Sustentável propõe então uma forma de contribuir na superação desses desafios, que consiste na promoção, a partir das secretarias de planejamento de cada país, de sinergias entre os setores científico-tecnológico, sociocultural e institucional, que harmonizem os processos e impactos do desenvolvimento ao nível local, tornando-o sustentável, procurando sempre estimular a participação dos cidadãos como forma de contribuir para a melhoria da qualidade de vida, e aproveitando de modo efetivo a troca de informações e experiências com outros países da região iberoamericana e suas redes de contatos. O tema Transformação Produtiva e Inovação Sustentável (Basic Features: Productive Transformation and Sustainable Innovation), é composto por dezoito variáveis quantitativas, divididas em 8 índices sintéticos e 10 indicadores ou variáveis componentes. Com isso, a variável é denominada quantitativa pois mostra que ela pode ser medida em uma escala quantitativa, isto é, com números (SANTOS; PARRA FILHO, 2011). A saber: Índices sintéticos: Índice de Progresso Social (Social Progress Index), Índice de Sustentabilidade em Ecossistema (Ecosystem Sustainability), Índice de Combustíveis Renováveis e Resíduos (Combustible Renewables and Waste), o Índice de Desenvolvimento Humano IDH, publicado pelo PNUD ONU, Suscetibilidade (Susceptibility), Índice de Proteção Ambiental EPI (Environmental Protection Index), o Índice do Mundo Feliz HPI (Happy Planet Index), e o Índice de GINNI para os países selecionados. Indicadores ou variáveis componentes: Índice de Inovação Global (Global Innovation Index), com subindicadores, Instituições (Institutions), Capital Humano e Pesquisa (Human Capital and Research), Infraestrutura (Infrastructure), Sofisticação de Mercado (Market Sophistication), Conhecimento e Tecnologia (Knowledge and Technology), Soluções Criativas (Creative Outputs), Cooperação Internacional (International Cooperation), Uso Eficaz de Apoio (Effective use of support) e Cooperação Regional (Regional Cooperation) Para melhor compreensão acerca das variáveis, detalham-se essas variáveis com seu significado e sua unidade de medida. 4

5 5 Social Progress Index O Índice de Progresso Social é o resultado de um processo de dois anos de pesquisas envolvendo uma equipe renomada de especialistas que inclui, entre outros, os economistas Hernando de Soto e Michael Porter e do presidente da Fundação Rockefeller Dr. Judith Rodin O Índice foi estruturado em torno de 12 componentes e 54 indicadores distintos consolidadas em três dimensões do Progresso Social: Necessidades Humanas Básicas, Fundações de Bem-estar e Oportunidades. A primeira dimensão, necessidades humanas básicas, avalia o quão bem um país prevê necessidades essenciais de seu povo através da medição, se as pessoas têm comida suficiente e estão recebendo cuidados médicos básicos, se possuem acesso à água potável, acesso a uma habitação condigna com serviços básicos, e se eles estão seguros e protegidos. No segundo quesito medem indicadores como Acesso ao Conhecimento, Acesso à Informação, Saúde e Qualidade Ambiental. No último item, medem-se Direitos Individuas, Direito à escolha, Inclusão e Acesso ao Ensino Superior. É uma variável Quantitativa, com indicador nominal que varia de 0 a 100. Ecosystem Sustainability A manutenção de um ecossistema sustentável depende da interação de 4 elementos: Produtividade, Diversidade, Resiliência, Distúrbios Naturais. A produtividade é a taxa de crescimento de cada parte viva de um ecossistema: os animais, plantas e outros organismos que compõem um ecossistema. A produtividade afeta o nível básico de recursos que um ecossistema pode proporcionar. Diversidade é o número de habitats, os tipos de espécies e a quantidade de variabilidade genética, o que também influencia a produtividade. Resiliência é a capacidade de um ecossistema de resistir e se recuperar de eventos de distúrbios naturais e é influenciada tanto pela produtividade quanto pela diversidade. Distúrbios Naturais podem fazer com que um sistema pode torne-se insustentável, caso o nível combinado de distúrbios torne-se muito grande. A sustentabilidade dos ecossistemas é determinada pela relação entre esses elementos e, juntos, eles determinam o nível de recursos que podem ser tomados a partir de um ambiente e ainda mantê-lo de forma sustentável. Variável quantitativa: Indicador nominal que varia de 0 a 100. IDH O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: renda, saúde e educação. O PNUD - Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, em 2014, aponta que o IDH é progresso real da população em relação a expectativa de vida, educação, saúde, habitação, segurança e condições para um desenvolvimento sustentável. Quanto maior melhor o desenvolvimento daquela sociedade. Variável Quantitativa: Indicador nominal que varia de 0 a 1.

6 6 Combustible Renewables And Waste Compreendem a biomassa sólida, biomassa líquida, biogás, resíduos industriais e resíduos urbanos, medido em percentagem do consumo total de energia Definição: combustíveis renováveis e resíduos compreendem a biomassa sólida, biomassa líquida, biogás, resíduos industriais e resíduos urbanos, medido em percentagem do consumo total de energia. Os combustíveis renováveis e resíduos (% da energia total) no mundo foi de 9,81 a partir de O seu valor mais alto nos últimos 51 anos foi de 12,70 em 1983, enquanto o seu valor mais baixo foi de 2,12 em Variável Quantitativa elaborada pela Agência Internacional de Energia (IEA Estatísticas, varia de 0 a 100. Percentual De Susceptibilidade A variável Susceptibilidade mede a probabilidade de desastres naturais prejudicarem a produção do país. Então, trata-se de um índice que quanto mais alto o seu valor, é pior para o país. Refere-se à probabilidade de sofrer danos, perda e interrupção de um evento extremo ou desastres naturais. Assim, a susceptibilidade descreve as características estruturais e condições de enquadramento de uma sociedade. Variável Quantitativa Percentual. Gii - Global Innovation Index O Índice Global de Inovação (GII) reconhece o papel fundamental da inovação como motor do crescimento económico e prosperidade, e reconhece a necessidade de uma ampla visão horizontal de inovação, que é aplicável a ambas as economias: desenvolvidas e emergentes, com a inclusão de indicadores que vão além das medidas tradicionais de inovação (como o nível de pesquisa e desenvolvimento em um determinado país). O GII evoluiu para uma ferramenta de benchmarking valioso para facilitar o diálogo público-privada, em que os responsáveis políticos, líderes empresariais e outros interessados podem avaliar o progresso em uma base contínua. Variável Quantitativa, Percentual Institutions Capta o quadro institucional de um país, por meio de suas instituições, medindo a capacidade de atrair negócios e promover o crescimento, fornecendo boa governança e níveis adequados de proteção e incentivo para inovações. Variável percentual quantitativa, de 0 a 100. É formado por três pilares: a) Ambiente Político: indica a percepção da probabilidade de que um país possa ser desestabilizado, da qualidade dos serviços públicos e civis, da formulação e implementação de políticas e a percepção de violações à liberdade de imprensa; b) Ambiente Regulatório: indica a percepção sobre a capacidade de um governo de formular e implementar políticas de coesão que promovam o desenvolvimento do setor privado, a prevalência do Estado de Direito e avalia os custos de indenização por demissão de trabalhador; c) O Ambiente de Negócios reflete a avaliação de três aspectos: a facilidade de começar um negócio, a facilidade de solução de insolvência e a facilidade de pagamento de impostos.

7 7 Human Capital And Research O Índice de Capital Humano é uma nova medida para a captura e rastrear o estado de desenvolvimento do capital humano ao redor do mundo. Ele tem três características fundamentais. Em primeiro lugar, o índice mede um conjunto mais amplo de indicadores do que as definições tradicionais de capital humano. Em segundo lugar, o índice tem uma abordagem de longo prazo para capital humano. Além de fornecer um quadro instantâneo do estado do capital humano de um país, procura desenvolver uma forte consciência em torno da necessidade de planejamento, resultantes de práticas e decisões políticas que afetam as crianças de hoje e que irão moldar a força de trabalho futuro. O Índice inclui, assim, medidas que indicam a qualidade da primeira infância. Além disso, o Índice captura a extensão na qual os investimentos feitos em anos anteriores, na saúde e educação, estão sendo realizados na população em idade ativa, através da aprendizagem e da formação ao longo da vida. Finalmente, na outra extremidade, o índice leva em conta a saúde e a produtividade da população idosa. É uma variável quantitativa percentual. Podemos resumir o Índice de Capital Humano e Pesquisa com base em quatro pilares, que são: (a) Educação: contém indicadores relativos à aspectos quantitativos e qualitativos da educação do primário, secundário e terceiro grau e contém informações tanto da atual força de trabalho, como da futura. (b) Saúde e Bem-Estar: contém indicadores relativos ao bem-estar físico e mental de uma população, desde a infância até a idade adulta. (c) Força de Trabalho e Emprego: destina-se a quantificar a experiência, talento, conhecimento e treinamento na população em idade ativa de um país. (d) Ambiente Propício: capta o quadro legal, infraestrutura e outros fatores que possibilitam retornos sobre o capital humano. Infrastructure Infraestrutura ajuda a determinar o sucesso de fabricação e atividades agrícolas. Investimentos em água, saneamento, energia, habitação e transportes também ajudam a melhorar a vida e a reduzir a pobreza. E as novas tecnologias de informação e comunicação permitem promover o crescimento, melhorar a prestação de saúde e outros serviços, ampliar o alcance da educação e apoiar os avanços sociais e culturais. Os dados são compilados a partir de fontes tais como a Federação Internacional Road, Containerisation International, a Organização da Aviação Civil Internacional, a Associação Internacional de Energia e a União Internacional das Telecomunicações. Variável Quantitativa Percentual. Market Sophistication Este é uma Variável Quantitativa Percentual e é derivada dos seguintes indicadores: (a) Disponibilidade de serviços financeiros; (b) A acessibilidade dos serviços financeiros; (c) Financiamento através do mercado de ações local; (d) Facilidade de acesso a empréstimos; (e) A disponibilidade de capital de risco; (f) Restrição sobre os fluxos de capital; (g) Solidez dos bancos; (h) A regulação das bolsas de valores e

8 8 (i) índice de direitos legais. Knowledge And Technology Reflete todas as variáveis tradicionais direcionadas para a atividade de invenções e inovações, abrangendo: (a) Criação do Conhecimento, que envolve: o resultado de Atividades Criativas e Inovadores, pedidos de patentes, aplicação de modelos de utilidade, artigos científicos e técnicos públicos e a quantidade de citações dos artigos publicados; (b) Sobre o Impacto do Conhecimento, envolvendo: estatísticas que representem o impacto das atividades de invenções e inovações no contexto micro e macroeconômico, aumento da produtividade do trabalho, a entrada de novas empresas, os gastos com software e quantidade de certificação de qualidade ISO 9001; (c) Difusão do Conhecimento, medida por estatísticas ligadas ao setor de alta tecnologia ou que são fundamentais para a inovação, envolvendo quadro aspectos: royalties e taxas de licenças, percentual de exportações de alta tecnologia em relação ao total de exportações, percentual das exportações de serviços de comunicação, computação e informação, em relação ao total de exportação de serviços e o percentual de saída de FDI (Foreign Direct Investment) em relação ao PIB (Produto Interno Bruto). É uma variável Quantitativa Percentual. Creative Outputs A criatividade foi reconhecida como um motor econômico para gerar riqueza, emprego, desenvolvimento sustentável das cidades do mundo, mudanças tecnológicas, inovação empresarial e o reforço da competitividade das cidades e países individuais. Criatividade mostrada na produção econômica e nos domínios culturais, por exemplo, pode ser avaliado e apreciado pela comunidade, enquanto a inovação criativa em ciência ou ciência humana poderia ser reconhecida pelas comunidades científicas e acadêmicas. Isto significa "criatividade social" é mensurável e quantificável, embora "a criatividade da vida diária" é uma capacidade geral encontrada em outro lugar em nossa vida é mais difícil de medir. Em 2002, Richard Florida, de acordo com sua "teoria do capital criativo", diz que os centros da classe criativa são "mais prováveis de serem vencedores econômicos", tendo sucesso na geração de postos de trabalho high-end e do crescimento econômico, aumentando ainda mais a vantagem regional do indivíduo em sua região. Sua teoria para explicar o crescimento econômico regional constrói em torno dos "3Ts" - talento, tecnologia e tolerância - que argumenta que pessoas criativas preferem lugares "que são diversos, tolerantes e abertos a novas ideias", e que a presença e concentração do capital criativo uma região "por sua vez levam a maiores taxas de inovação, alta tecnologia formação de negócios, geração de emprego e crescimento económico É uma variável Quantitativa Percentual. International Cooperation Esta questão visa avaliar a disposição e capacidade da liderança política em desenvolver boas relações de vizinhança e cooperar com os países vizinhos em organizações internacionais e regionais e apoiar a integração regional ou internacional. Os dois próximos itens fazem parte da composição deste indicar sintético.

9 9 É uma variável Quantitativa, com indicador nominal que varia de 0 a 10. Effective Use Of Support Utilização eficaz de apoio: avalia se o Governo tem objetivos claros do desenvolvimento político e econômico, e sobre a forma como a liderança política faz uso de grandes projetos assistenciais internacionais, envolvendo cooperação técnica ou pessoal em sua própria agenda de desenvolvimento. Este indicador mede se o Governo tem definido de forma clara quais são os objetivos políticos e econômicos e se consegue utilizar know-how de grandes projetos assistenciais internacionais, trazendo esses projetos para a realidade do seu país. O foco é sobre a capacidade de aprender a partir de know-how internacional, e se adaptar ao aconselhamento externo às realidades nacionais e ainda integrar essa assistência internacional em uma estratégia consistente de desenvolvimento de longo prazo. É uma variável Quantitativa, com indicador nominal que varia de 0 a 10. Regional Cooperation Avalia a disposição e a capacidade da liderança política em desenvolver relações de boa vizinhança, cooperar com os países vizinhos em organizações internacionais e regionais e apoiar a integração regional ou internacional. A liderança política ativa e com êxito, constrói e expande a cooperação com a vizinhança e os relacionamentos internacionais. Ela promove a integração regional e internacional. A liderança política adequada, coopera com muitos estados vizinhos e está em conformidade com as regras estabelecidas pelas organizações regionais e internacionais. Variável Quantitativa. Indicador nominal que varia de 0 a 10. EPI- Índice De Desempenho Ambiental Classifica o desempenho dos países em questões ambientais principais: proteção à saúde humana e proteção do ecossistema ambiental. Variável Quantitativa Percentual. O Índice de Desempenho Ambiental, ou Índice de Performance Ambiental (Environmental Performance Index, sigla EPI) é um método para quantificar e classificar numericamente o desempenho ambiental das políticas de um país. O EPI foi antecedido pelo Índice de Sustentabilidade Ambiental (Environmental Sustainability Index, sigla ESI), publicado entre 1999 e Ambos indicadores foram desenvolvidos pelo Centro de Política e Lei Ambiental da Universidade de Yale, em conjunto com a Rede de Informação do Centro Internacional de Ciências da Terra da Universidade de Columbia. O ESI foi desenvolvido para avaliar a sustentabilidade relativa entre países. Devido a mudanças no enfoque da equipe de pesquisa que desenvolveu o ESI, o novo índice EPI utiliza indicadores orientados para resultados, pelo qual serve como índice de comparação, permitindo assim um melhor entendimento por parte de políticos, cientistas, ONGs e o público em geral. HPI Happy Planet Index O Happy Planet Index (HPI) ou Índice do Planeta Feliz mede a capacidade que cada país tem para proporcionar um bem-estar sustentável aos seus cidadãos a avalia a felicidade dos moradores de um país. Em outras palavras, busca entender se o bem-estar do país oferece uma vida feliz sustentável a longo prazo para as pessoas que vivem nele.

10 10 O Happy Planet Index não é uma forma de quantificar quais os países mais felizes do mundo. É antes uma forma de medir a eficiência com que uma nação converte os seus recursos naturais em vidas longas e felizes para os seus cidadãos. O HPI é então uma medida do desenvolvimento das comunidades ou países, que leva em conta quatro fatores fundamentais: a esperança de vida (saúde), a satisfação com a vida (felicidade), a desigualdade e a pegada ecológica (ambiente). Foi introduzido pela New Economics Foundation, uma organização não governamental ecológica britânica em julho de Quanto maior o seu valor, melhor para o desenvolvimento do país. É o bem-estar sustentável do país. É uma variável cujas medidas foram alteradas no último relatório, de É quantitativa varia entre 0 e 50. GINI INDEX O Coeficiente de Gini é uma medida de desigualdade desenvolvida pelo estatístico italiano Corrado Gini, e publicada no documento "Variabilità e mutabilità" ("Variabilidade e mutabilidade" em italiano), em Pode ser usado para qualquer distribuição embora seja comumente utilizado para medir a desigualdade de distribuição de renda. O Coeficiente de Gini é amplamente utilizado em diversos campos de estudo, como a sociologia, economia, ciências da saúde, ecologia, engenharia e agricultura. Por exemplo, em ciências sociais e economia, além do coeficiente de Gini relacionado à renda, estudiosos publicaram coeficientes relacionados à educação e oportunidades. Mede a desigualdade de distribuição de renda e de despesas das famílias. O Coeficiente de Gini consiste em um número entre 0 e 1, onde 0 corresponde à completa igualdade (no caso do rendimento, por exemplo, toda a população recebe o mesmo salário) e 1 corresponde à completa desigualdade (onde uma pessoa recebe todo o rendimento e as demais nada recebem). É uma variável quantitativa, portanto, podendo ser indicada como número absoluto ou como percentual.

11 REGIÃO REGIÃO CLASS 6R CLASS 3R Social Progress Index (N) Ecosystem Sustainability (N) IDH (N) Combustible renewables and waste (% of total energy) (N) Susceptibility (N + P) 1. Global Innovation Index 2017 (N) 1.1. Institutions (N) 1.2. Human Capital and Research (N) 1.3. Infraestructure (N) 1.4. Market Sophistication (N) 1.5. Knowledge and Technology (N) 1.6. Creative Outputs (N) 1. International Cooperation (N) 1.1. Effective use of support (N) 1.3. Regional cooperation (N) EPI Score (N) CÓDIGO DO PAÍS HPI - Happy Planet Index (N) GINI Index (Estimated) (N) Entendendo a Amostra 3.1. Base De Dados Utilizada Parte 1 Tabela 1 Base De Dados Parte 1 Fornecido Pela Disciplina Adaptado Pelo Autor (Normalizado E Positivado) N.Var PAÍS (132) Albania ALB EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 68,48 63,99 63,75 10,21 81,57 25,38 51,86 25,39 56,79 44,48 7,83 29,79 69,57 62,50 85,71 69,58 75,12 66,09 Algeria DZA MENAP NorthernNSWUA OTHERS 59,54 40,13 65,72 0,01 77,04 16,73 26,63 29,39 49,06 5,60 12,62 24,39 43,48 37,50 42,86 61,93 64,26 54,51 Angola AGO SUSAF Middle A SUSAF OTHERS 19,86 31,14 30,32 53,19 24,56 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 47,83 50,00 42,86 26,54 44,28 19,60 Argentina ARG AIBER IBE AIBER AIBER 76,41 50,76 79,56 5,02 80,13 31,54 25,70 58,61 57,17 19,96 17,73 42,23 47,83 50,00 71,43 79,77 70,18 71,39 Armenia ARM CWEIS Western CWEAS OTHERS 65,33 66,29 65,40 1,25 79,77 38,46 49,69 18,26 42,83 42,38 30,67 58,43 47,83 50,00 42,86 83,05 40,36 67,95 Australia AUS AVECO Australia AVECO AVECO 97,96 65,30 98,20 4,43 91,55 69,62 89,16 89,22 91,51 68,30 40,89 72,50 60,48 59,88 64,00 93,54 26,46 94,71 Austria AUT AVECO Western AVECO AVECO 95,84 85,38 90,62 21,54 92,99 72,12 88,70 90,61 88,11 46,94 50,48 76,10 60,48 59,88 64,00 92,46 55,43 88,13 Azerbaijan AZE CWEIS Western CWEAS OTHERS 59,41 53,05 68,02 1,17 79,04 28,65 40,40 15,65 64,53 50,79 14,22 38,79 47,83 37,50 57,14 87,12 44,28 65,81 Bangladesh BGD EMDAS SouthernESEAS OTHERS 42,55 58,66 37,92 28,42 45,65 15,58 16,25 5,39 39,06 21,02 15,18 25,86 56,52 62,50 57,14 8,72 80,20 30,47 Belarus BLR CWEIS Eastern ECWEAS OTHERS 63,39 59,81 74,27 5,74 88,44 27,50 37,62 57,39 56,23 27,32 24,28 16,20 17,39 25,00 28,57 84,36 28,00 78,11 Belgium BEL AVECO Western AVECO AVECO 94,50 53,76 90,97 6,88 90,56 65,77 78,48 88,35 77,17 44,66 42,65 74,14 60,48 59,88 64,00 80,35 34,28 88,98 Benin BEN SUSAF Western SUSAF OTHERS 37,48 64,49 22,22 58,26 22,33 14,23 37,46 21,22 13,21 7,53 3,19 31,42 65,22 62,50 57,14 12,24 2,02 15,02 Bolivia BOL AIBER IBE AIBER AIBER 61,99 68,66 53,88 13,60 45,85 19,04 0,00 29,39 35,85 34,85 14,54 32,57 56,52 62,50 71,43 63,44 33,02 39,91 Bosnia and Herzegovina BIH EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 68,54 30,79 66,57 20,80 83,39 28,08 41,80 56,35 38,87 29,95 17,09 32,08 43,48 37,50 57,14 48,86 39,17 64,52 Botswana BWA EMDEU SouthernSUSAF OTHERS 57,98 86,54 57,83 21,79 54,45 27,50 60,06 40,17 46,60 40,28 14,54 25,04 86,96 87,50 85,71 62,75 11,99 33,48 Brazil BRA AIBER IBE AIBER AIBER 73,31 71,47 67,29 29,93 73,89 33,65 34,06 46,96 60,38 31,35 19,81 40,59 91,30 87,50 100,00 78,01 67,53 51,79 Bulgaria BGR SUSAF Eastern EEMDEU OTHERS 74,03 70,59 73,91 6,92 85,96 52,31 57,74 43,13 67,17 30,82 40,73 69,23 78,26 75,00 85,71 86,41 24,00 72,96 Burkina Faso BFA SUSAF Western SUSAF OTHERS 34,36 73,97 8,26 21,26 19,61 11,92 36,53 12,00 17,17 5,95 13,74 0,00 65,22 62,50 71,43 12,34 16,00 9,73 Burundi BDI SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 27,91 33,89 8,60 21,26 4,75 10,96 20,74 10,43 10,57 11,21 2,24 24,71 47,83 50,00 57,14 11,70 8,76 11,02 Cambodia KHM EMDAS South-EasESEAS OTHERS 42,06 80,64 35,28 70,22 43,30 21,92 29,88 9,22 20,00 45,71 17,41 36,99 34,78 12,50 57,14 26,39 40,31 33,91 Cameroon CMR SUSAF Middle A SUSAF OTHERS 31,28 41,42 27,66 70,26 40,88 13,27 19,35 18,96 16,98 12,96 14,54 24,39 39,13 37,50 28,57 37,38 12,28 21,32 Canada CAN AVECO NorthernAVECO AVECO 98,83 65,39 95,12 5,96 91,92 73,08 94,74 77,22 86,42 83,01 51,44 70,38 60,48 59,88 64,00 89,51 34,96 91,56 Central African Republic CAF SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 0,00 69,24 0,00 21,26 6,04 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 43,48 50,00 42,86 17,47 44,28 0,00 Chad TCD SUSAF Middle A SUSAF OTHERS 11,75 44,17 7,31 21,26 4,79 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 30,43 25,00 42,86 1,36 0,00 5,58 Chile CHL AIBER IBE AIBER AIBER 87,09 54,92 82,78 22,30 82,13 44,42 62,69 41,57 67,55 41,16 31,15 49,59 100,00 100,00 100,00 75,72 59,14 70,53 China CHN EMDAS Eastern AESEAS OTHERS 56,83 48,08 64,53 7,77 70,93 70,96 38,70 70,09 78,49 49,74 79,71 71,19 52,17 62,50 42,86 52,26 40,55 54,51 Colombia COL AIBER IBE AIBER AIBER 69,69 82,07 62,79 11,92 67,52 36,73 44,43 39,65 68,30 46,94 20,13 43,86 73,91 75,00 71,43 72,47 87,42 49,93 Congo, Democratic Rep. of COD SUSAF Middle A SUSAF OTHERS 44,25 57,58 12,99 100,00 22,75 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 26,09 25,00 28,57 9,24 44,28 54,51 Congo, Republic of COG SUSAF Middle A SUSAF OTHERS 31,93 74,02 13,91 61,54 22,75 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 39,13 37,50 42,86 41,92 44,28 54,51 Costa Rica CRI AIBER IBE AIBER AIBER 84,66 77,71 71,03 14,63 79,30 41,15 56,04 41,39 59,06 21,19 24,92 59,74 91,30 87,50 85,71 80,12 100,00 61,37 Croatia HRV EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 79,85 78,79 79,56 15,68 86,66 46,54 61,15 49,57 74,72 27,67 30,19 59,08 78,26 75,00 85,71 93,09 54,44 79,11 Cuba CUB CARLA CARIBBEAAIBER AIBER 67,95 52,81 70,73 15,42 85,06 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 47,83 50,00 57,14 78,28 44,28 54,51 Czech Republic CZE AVECO Eastern EAVECO AVECO 89,79 86,98 88,01 9,21 91,87 67,88 73,99 67,30 77,36 41,86 62,78 73,49 95,65 100,00 100,00 88,78 45,42 90,27 Denmark DNK AVECO NorthernAVECO AVECO 100,00 71,80 95,85 24,49 91,79 82,88 95,36 99,48 88,49 76,88 59,74 84,62 60,48 59,88 64,00 97,26 62,30 94,28 Djibouti DJI SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 30,99 30,16 20,22 21,26 49,47 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 60,48 59,88 64,00 15,29 11,43 15,88 Dominican Republic DOM AIBER IBE AIBER AIBER 64,38 70,68 61,85 11,69 66,54 29,81 34,06 15,13 49,25 33,45 17,09 49,26 65,22 75,00 57,14 71,33 54,89 52,36 Ecuador ECU AIBER IBE AIBER AIBER 66,88 77,39 64,80 6,12 68,45 25,96 20,90 24,17 51,13 34,15 12,46 46,32 39,13 50,00 42,86 55,02 75,98 55,51 Egypt EGY MENAP NorthernNSWUA OTHERS 56,89 68,34 56,78 2,50 79,65 20,00 16,41 31,30 41,70 18,21 16,77 32,41 52,17 50,00 71,43 54,78 34,46 41,77 El Salvador SLV AIBER IBE AIBER AIBER 61,18 45,80 54,83 15,48 65,12 21,15 36,69 19,48 37,55 27,85 4,47 38,46 91,30 87,50 100,00 57,80 71,57 47,21 Estonia EST AVECO Northern AVECO Europe AVECO 87,76 78,62 85,88 15,77 86,19 67,88 79,41 56,70 89,81 50,26 47,28 84,78 100,00 100,00 100,00 96,10 16,02 84,26 Finland FIN AVECO Northern AVECO Europe AVECO 99,94 68,50 90,80 29,38 90,83 82,31 96,59 100,00 90,75 61,82 67,57 74,47 60,48 59,88 64,00 100,00 57,98 92,13 France FRA AVECO Western Europe AVECO AVECO 92,52 60,19 91,29 6,65 89,52 74,04 78,79 85,57 88,87 66,55 51,12 88,54 60,48 59,88 64,00 95,37 55,22 87,84 Georgia GEO CWEIS Western Asia CWEAS OTHERS 68,21 48,39 69,84 11,55 71,98 35,96 60,06 25,57 51,89 40,11 27,80 45,01 65,22 62,50 71,43 52,00 57,30 67,67 Germany DEU AVECO Western Europe AVECO AVECO 96,67 83,51 96,02 10,40 91,45 82,12 83,13 89,04 85,28 59,02 71,25 88,54 60,48 59,88 64,00 88,02 53,35 94,42 Ghana GHA SUSAF Western Africa SUSAF OTHERS 53,16 58,86 37,92 43,80 36,25 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 78,26 75,00 71,43 40,67 27,11 27,47 Greece GRC AVECO Southern AVECO Europe AVECO 81,27 57,89 86,00 5,82 87,30 44,62 54,80 82,61 60,19 41,86 22,20 55,16 60,48 59,88 64,00 90,91 33,95 79,97 Guatemala GTM AIBER IBE AIBER AIBER 55,06 66,06 48,10 63,47 52,11 23,65 25,85 16,00 34,53 30,65 11,82 39,61 56,52 50,00 71,43 60,73 67,19 35,91 Guinea GIN SUSAF Western Africa SUSAF OTHERS 24,15 39,22 10,34 21,26 20,49 3,46 23,53 0,00 16,04 0,00 0,00 19,15 65,22 62,50 71,43 34,15 9,63 10,16 Guyana GUY CARLA SOUTH AMERICA CARLA OTHERS 55,24 29,31 47,84 21,26 66,97 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 60,48 59,88 64,00 63,53 44,28 45,64 Honduras HND AIBER IBE AIBER AIBER 53,67 81,64 45,61 46,01 55,26 20,58 20,74 18,78 33,02 34,33 9,42 35,52 65,22 62,50 71,43 60,73 45,03 34,91 Hungary HUN EMDEU Eastern Europe EMDEU OTHERS 78,69 54,17 81,04 8,62 89,27 50,27 63,31 53,22 67,92 26,62 41,21 59,08 47,83 62,50 42,86 88,65 42,60 81,83 Iceland ISL AVECO Northern AVECO Europe AVECO 99,52 83,96 95,26 0,08 92,23 77,12 87,93 69,74 82,26 50,61 53,35 100,00 60,48 59,88 64,00 99,68 57,31 95,71 India IND EMDAS Southern ESEAS Asia OTHERS 48,26 41,62 45,41 25,59 49,58 38,08 33,44 40,70 52,45 44,83 38,02 39,44 65,22 62,50 57,14 30,76 51,35 36,48 Indonesia IDN EMDAS South-Eastern ESEASAsia OTHERS 59,04 64,07 56,35 28,58 60,18 27,88 17,65 24,52 48,49 34,50 23,00 43,04 69,57 62,50 71,43 53,66 71,83 52,07 Iran IRN MENAP Southern NSWUA Asia OTHERS 53,95 33,67 70,63 0,24 84,06 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 13,04 12,50 0,00 54,54 35,12 45,64 Ireland IRL AVECO Northern AVECO Europe AVECO 97,33 34,61 95,53 4,35 90,23 81,79 89,47 80,35 86,42 50,26 77,48 80,36 60,48 59,88 64,00 92,39 53,98 93,13 Israel ISR AVECO Western Asia AVECO AVECO 83,98 34,63 91,53 0,12 84,25 73,46 58,98 82,78 78,30 61,65 68,85 68,90 60,48 59,88 64,00 76,60 50,27 82,83 Italy ITA AVECO Southern AVECO Europe AVECO 87,22 64,48 89,47 10,40 88,36 60,19 65,17 65,04 85,85 46,06 47,28 67,27 60,48 59,88 64,00 88,43 47,90 83,69 Jamaica JAM CARLA CARIBBEANCARLA OTHERS 70,82 59,44 63,25 19,90 70,81 28,27 55,73 25,91 31,13 23,64 12,62 45,66 78,26 75,00 85,71 74,51 75,50 58,66 Japan JPN AVECO Eastern Asia AVECO AVECO 93,36 62,86 92,30 2,75 87,53 75,19 89,16 83,13 90,57 66,55 64,86 63,83 60,48 59,88 64,00 81,17 48,67 84,69 Jordan JOR MENAP Western Asia NSWUA OTHERS 66,68 19,62 65,17 0,09 77,56 28,65 56,19 30,96 44,91 10,51 20,45 43,86 65,22 62,50 71,43 65,58 44,28 60,09 Kazakhstan KAZ CWEIS Central Asia CWEAS OTHERS 60,51 14,11 73,99 0,03 86,06 30,58 56,19 38,43 59,62 29,60 18,05 32,90 52,17 37,50 71,43 67,54 19,64 73,68 Kenya KEN SUSAF Eastern Africa SUSAF OTHERS 44,69 73,45 33,88 72,91 20,63 29,42 37,15 9,04 38,49 38,35 24,12 42,55 56,52 62,50 71,43 47,39 35,82 27,47 Korea, Republic of KOR AVECO Eastern Asia AVECO AVECO 86,35 47,81 91,89 2,27 92,52 80,96 69,20 99,65 88,87 61,82 77,00 77,91 60,48 59,88 64,00 60,77 44,28 54,51 Kuwait KWT MENAP Western Asia NSWUA OTHERS 73,55 50,46 75,00 0,00 97,04 39,42 40,25 38,96 66,23 37,65 37,06 52,86 56,52 37,50 85,71 50,97 44,28 54,51 Kyrgyzstan KGZ CWEIS Central Asia CWEAS OTHERS 59,41 22,15 52,13 0,09 69,88 23,85 27,55 37,74 41,32 36,08 18,85 25,53 56,52 62,50 42,86 67,25 63,57 54,79 Laos LAO EMDAS South-Eastern ESEASAsia OTHERS 41,47 79,24 39,13 21,26 44,81 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 52,17 50,00 71,43 24,62 44,28 32,62 Latvia LVA AVECO Northern AVECO Europe AVECO 80,77 89,75 79,97 37,57 81,21 55,77 74,30 45,74 69,43 45,18 31,95 77,91 95,65 87,50 100,00 90,72 13,40 77,68

12 REGIÃO REGIÃO CLASS 6R CLASS 3R Social Progress Index (N) Ecosystem Sustainability (N) IDH (N) Combustible renewables and waste (% of total energy) (N) Susceptibility (N + P) 1. Global Innovation Index 2017 (N) 1.1. Institutions (N) 1.2. Human Capital and Research (N) 1.3. Infraestructure (N) 1.4. Market Sophistication (N) 1.5. Knowledge and Technology (N) 1.6. Creative Outputs (N) 1. International Cooperation (N) 1.1. Effective use of support (N) 1.3. Regional cooperation (N) EPI Score (N) CÓDIGO DO PAÍS HPI - Happy Planet Index (N) GINI Index (Estimated) (N) Base De Dados Utilizada Parte 2 Tabela 2 Base De Dados Parte 2 fornecido Pela Disciplina Adaptado Pelo Autor (Normalizado E Positivado) N.Var PAÍS (132) Lebanon LBN MENAP Western NSWUA OTHERS 60,99 16,31 68,75 1,83 81,27 28,85 28,02 34,96 44,72 22,94 20,13 42,06 47,83 37,50 42,86 59,80 28,56 57,80 Lesotho LSO SUSAF SouthernSUSAF OTHERS 37,56 19,33 24,28 21,26 28,88 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 43,48 50,00 42,86 18,79 12,17 17,31 Liberia LBR SUSAF Western SUSAF OTHERS 33,70 41,96 12,47 21,26 3,76 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 73,91 87,50 57,14 11,80 29,45 12,16 Lithuania LTU EMDEU NorthernEMDEU OTHERS 79,93 83,19 83,03 0,92 84,42 49,04 68,58 49,74 77,17 46,76 23,64 61,87 95,65 100,00 85,71 90,31 25,86 80,11 Macedonia MKD EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 65,88 40,82 64,92 18,67 72,02 38,08 60,53 36,17 48,87 36,95 19,81 52,21 60,87 75,00 57,14 76,37 33,24 54,51 Madagascar MDG SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 30,58 30,35 26,75 7,04 0,00 16,35 29,26 10,26 8,49 18,56 11,34 38,63 47,83 50,00 42,86 0,00 44,28 25,04 Malawi MWI SUSAF SouthernSUSAF OTHERS 39,73 75,51 20,69 21,26 14,33 15,00 33,28 5,91 18,68 9,98 14,86 24,06 65,22 75,00 71,43 23,50 29,29 18,45 Malaysia MYS EMDAS South-EasESEAS OTHERS 68,76 78,89 73,20 21,26 82,86 52,12 57,59 57,39 68,11 54,82 40,26 58,10 73,91 62,50 100,00 69,30 54,84 54,51 Mali MLI SUSAF Western SUSAF OTHERS 31,15 35,99 15,02 2,25 19,35 13,08 24,92 5,74 15,47 4,03 20,13 20,79 69,57 62,50 71,43 8,17 44,28 13,45 Mauritania MRT MENAP Western NSWUA OTHERS 32,26 43,42 26,91 21,26 31,84 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 47,83 37,50 57,14 17,19 16,35 21,17 Mauritius MUS SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 75,25 52,04 71,85 21,26 85,07 36,92 77,71 37,04 58,30 42,56 11,34 48,45 82,61 87,50 85,71 62,99 45,74 67,24 Mexico MEX AIBER IBE AIBER AIBER 70,03 54,29 68,55 16,06 76,11 38,65 44,43 43,13 63,02 41,51 23,96 50,41 65,22 62,50 71,43 68,10 87,42 55,51 Moldova MDA CWEIS Eastern ECWEAS OTHERS 60,99 25,21 58,06 5,07 74,08 40,77 41,18 42,26 47,92 35,90 30,19 61,37 60,87 62,50 71,43 73,89 44,28 61,37 Mongolia MNG EMDAS Eastern AESEAS OTHERS 54,06 33,54 64,05 9,36 60,27 41,35 53,87 31,30 44,91 46,06 23,32 65,79 73,91 75,00 85,71 50,93 4,67 62,95 Montenegro MNE EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 66,94 43,41 76,18 3,81 83,35 43,08 59,75 47,65 62,64 34,33 25,56 56,14 82,61 87,50 85,71 78,00 38,67 76,82 Morocco MAR MENAP NorthernNSWUA OTHERS 59,29 33,68 49,41 18,89 67,88 32,88 43,81 40,70 63,58 27,67 22,04 45,17 52,17 62,50 28,57 69,20 62,25 36,77 Mozambique MOZ SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 31,39 58,35 10,91 7,85 0,71 17,12 22,91 17,04 23,58 16,64 22,84 24,06 60,87 50,00 71,43 8,81 34,22 11,59 Namibia NAM SUSAF SouthernSUSAF OTHERS 54,03 68,85 48,17 84,34 35,40 23,65 54,80 23,65 42,08 22,77 2,24 43,37 69,57 62,50 71,43 62,97 27,53 30,90 Nepal NPL EMDAS SouthernESEAS OTHERS 50,97 48,61 34,46 13,93 41,62 16,54 21,83 10,61 32,08 31,17 11,50 26,68 52,17 50,00 57,14 24,47 55,53 29,76 Netherlands NLD AVECO Western AVECO AVECO 98,79 81,64 95,79 87,74 92,26 91,85 90,40 79,65 88,68 57,27 90,10 93,62 60,48 59,88 64,00 83,86 70,57 94,71 New Zealand NZL AVECO Australia AVECO AVECO 97,96 73,92 94,22 5,42 89,06 71,54 98,45 81,91 84,34 70,05 44,25 77,25 60,48 59,88 64,00 95,00 57,87 54,51 Nicaragua NIC AIBER IBE AIBER AIBER 57,55 84,15 49,04 6,11 52,15 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 47,83 50,00 57,14 50,56 81,13 40,06 Niger NER SUSAF Western SUSAF OTHERS 23,46 58,11 0,03 44,38 8,70 10,58 30,03 20,35 21,13 2,98 21,09 1,47 78,26 62,50 85,71 0,71 12,74 7,73 Nigeria NGA SUSAF Western SUSAF OTHERS 34,78 70,15 29,26 80,46 20,29 12,12 15,17 10,78 22,45 24,34 5,43 29,62 47,83 50,00 42,86 39,51 29,65 18,45 Norway NOR AVECO NorthernAVECO AVECO 99,52 77,03 100,00 87,94 93,39 72,19 95,98 77,22 100,00 54,12 49,52 74,14 60,48 59,88 64,00 92,95 75,30 100,00 Pakistan PAK MENAP SouthernNSWUA OTHERS 37,24 38,68 33,15 5,48 51,72 15,77 12,69 6,78 23,96 21,02 19,81 25,53 26,09 25,00 28,57 26,73 58,62 25,89 Panama PAN AIBER IBE AIBER AIBER 74,34 85,01 72,90 38,98 68,55 37,12 47,52 21,74 73,21 29,25 24,28 55,32 78,26 75,00 85,71 76,33 83,68 59,37 Paraguay PRY AIBER IBE AIBER AIBER 64,88 46,05 57,04 9,36 62,62 28,27 26,47 26,26 44,53 42,38 4,79 56,63 78,26 75,00 71,43 62,08 33,03 46,49 Peru PER AIBER IBE AIBER AIBER 70,38 60,34 64,88 47,13 66,19 33,27 44,74 30,78 54,53 49,91 14,86 41,90 69,57 62,50 71,43 66,91 68,19 54,51 Philippines PHL EMDAS South-EasESEAS OTHERS 62,26 56,58 55,17 13,35 59,09 32,31 34,37 23,30 53,40 26,27 34,82 34,37 65,22 50,00 71,43 68,31 69,56 51,07 Poland POL EMDEU Eastern EEMDEU OTHERS 82,44 82,49 84,22 19,35 87,62 50,58 70,90 48,00 69,81 38,35 34,19 62,03 100,00 100,00 100,00 82,42 46,01 82,26 Portugal PRT AIBER IBE AIBER AIBER 91,75 56,38 82,12 9,53 87,01 58,46 78,95 67,30 71,13 43,43 37,38 73,49 60,48 59,88 64,00 96,17 37,79 79,54 Romania ROU EMDEU Eastern EEMDEU OTHERS 72,60 70,21 75,37 13,34 79,95 45,19 60,68 37,57 73,21 31,35 39,14 50,90 65,22 75,00 71,43 86,11 50,17 73,68 Russia RUS CWEIS Eastern ECWEAS OTHERS 62,37 50,83 75,62 1,09 80,14 44,42 40,71 71,48 58,87 36,43 33,71 47,79 4,35 0,00 14,29 86,64 18,58 75,25 Rwanda RWA SUSAF Eastern ASUSAF OTHERS 39,23 71,18 24,31 21,26 18,92 22,50 52,17 25,39 45,47 25,57 1,92 29,13 60,87 87,50 42,86 24,71 21,45 20,03 Saudi Arabia SAU MENAP Western NSWUA OTHERS 66,04 62,48 82,78 0,00 89,68 39,42 34,98 65,39 69,81 40,46 24,12 43,54 34,78 37,50 42,86 58,85 44,28 54,51 Senegal SEN SUSAF Western SUSAF OTHERS 48,13 85,35 23,71 49,27 34,19 22,12 38,24 39,65 31,70 10,68 19,01 29,13 82,61 87,50 85,71 49,70 28,55 18,88 Serbia SRB EMDEU SouthernEMDEU OTHERS 72,41 90,87 70,91 8,65 85,21 37,88 58,67 43,48 63,02 21,72 29,07 44,68 69,57 75,00 57,14 77,58 50,95 70,10 Singapore SGP EMDAS South-EasESEAS OTHERS 78,21 57,58 93,40 2,69 93,16 82,69 100,00 95,30 99,62 78,63 65,18 67,27 86,96 75,00 100,00 93,21 44,28 54,51 Slovakia SVK AVECO Eastern Europe AVECO AVECO 83,36 84,90 82,50 7,83 93,01 53,46 69,20 44,35 73,58 34,15 43,13 63,83 91,30 87,50 85,71 90,18 48,38 84,98 Slovenia SVN AVECO Southern AVECO Europe AVECO 89,95 94,16 90,10 11,09 91,69 58,08 79,10 70,09 73,77 29,42 34,35 73,00 82,61 75,00 85,71 96,83 37,14 91,42 South Africa ZAF SUSAF Southern SUSAF Africa OTHERS 62,50 46,11 52,60 11,50 63,83 38,85 56,50 41,57 51,13 54,47 23,96 42,88 69,57 75,00 57,14 62,37 9,68 33,76 Spain ESP AIBER IBE AIBER AIBER 94,20 50,03 89,07 6,67 89,92 63,85 71,36 69,57 90,57 57,27 47,60 69,72 60,48 59,88 64,00 96,70 72,59 84,69 Sri Lanka LKA EMDAS Southern ESEAS Asia OTHERS 60,75 60,03 69,35 50,00 71,45 27,31 23,99 16,87 58,49 27,85 23,16 39,28 56,52 50,00 71,43 53,10 65,80 68,53 Sudan SDN SUSAF Northern SUSAF Africa OTHERS 48,64 21,25 23,07 68,85 25,03 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 0,00 0,00 0,00 9,61 44,28 54,51 Swaziland SWZ SUSAF Southern SUSAF Africa OTHERS 39,01 32,97 31,59 21,26 36,17 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 60,48 59,88 64,00 43,92 8,64 23,18 Sweden SWE AVECO Northern AVECO Europe AVECO 98,54 66,95 93,85 25,83 91,50 92,69 90,56 95,30 99,62 67,60 89,46 84,29 60,48 59,88 64,00 99,53 47,77 93,28 Switzerland CHE AVECO Western Europe AVECO AVECO 99,24 100,00 98,28 10,45 92,79 100,00 92,41 94,61 92,08 72,15 100,00 99,35 60,48 59,88 64,00 93,00 67,49 94,42 Tajikistan TJK CWEIS Central Asia CWEAS OTHERS 49,03 34,05 46,07 0,00 55,19 24,04 25,70 34,09 16,04 47,81 25,40 28,48 26,09 37,50 28,57 67,10 67,23 47,64 Tanzania TZA SUSAF Eastern Africa SUSAF OTHERS 35,10 62,95 29,84 92,38 42,05 23,65 37,31 1,04 37,36 16,99 16,13 47,14 56,52 62,50 57,14 39,64 29,31 28,18 Thailand THA EMDAS South-Eastern ESEASAsia OTHERS 64,53 68,84 64,89 20,84 82,04 42,12 40,25 38,09 54,15 43,61 37,22 53,68 43,48 37,50 42,86 60,54 76,75 55,36 Togo TGO SUSAF Western Africa SUSAF OTHERS 31,89 52,33 22,60 86,95 17,97 5,38 30,34 11,83 19,25 7,71 9,58 2,78 56,52 62,50 57,14 16,80 1,43 19,03 Trinidad and Tobago TTO CARLA CARIBBEANCARLA OTHERS 72,34 45,28 71,61 0,08 83,90 27,12 47,83 20,00 36,98 32,75 25,56 29,79 60,48 59,88 64,00 69,50 9,21 66,09 Tunisia TUN MENAP Northern NSWUA Africa OTHERS 68,68 38,15 62,33 11,15 79,99 32,12 38,85 50,61 54,53 21,72 23,16 43,37 60,87 50,00 71,43 74,99 42,02 51,93 Turkey TUR EMDEU Western Asia EMDEU OTHERS 64,80 41,37 69,44 3,20 82,89 44,81 32,20 50,78 55,47 37,65 33,71 68,09 65,22 87,50 42,86 57,07 42,73 63,81 Uganda UGA SUSAF Eastern Africa SUSAF OTHERS 34,11 89,72 23,52 21,26 17,71 21,73 38,39 16,17 45,66 18,21 14,54 27,99 56,52 62,50 57,14 38,19 20,80 20,31 Ukraine UKR CWEIS Eastern Europe CWEAS OTHERS 64,27 39,58 65,43 2,00 84,39 42,31 28,02 53,39 43,40 29,60 42,01 55,32 56,52 50,00 71,43 79,49 42,60 70,24 United Arab Emirates ARE MENAP Western Asia NSWUA OTHERS 70,66 63,90 81,64 0,09 100,00 53,08 78,64 73,22 77,74 46,58 23,00 56,14 73,91 75,00 85,71 60,19 44,28 54,51 United Kingdom GBR AVECO Northern AVECO Europe AVECO 97,04 63,48 93,31 5,54 88,99 86,92 90,71 94,61 95,85 76,88 63,90 96,07 60,48 59,88 64,00 93,84 59,91 91,13 United States USA AVECO Northern AVECO America AVECO 93,34 58,41 95,00 5,18 88,88 88,08 87,31 84,00 84,34 100,00 76,52 84,62 60,48 59,88 64,00 88,88 24,95 85,41 Uruguay URY AIBER IBE AIBER AIBER 83,15 49,45 74,10 39,84 81,39 36,35 60,68 42,78 68,68 17,86 22,04 47,63 100,00 100,00 100,00 68,83 73,14 67,38 Uzbekistan UZB CWEIS Central Asia CWEAS OTHERS 54,09 0,00 58,33 21,26 63,04 41,56 51,16 44,37 56,66 37,43 30,91 50,39 0,00 0,00 0,00 49,59 51,19 55,94 Vietnam VNM EMDAS South-Eastern ESEASAsia OTHERS 58,86 57,58 51,52 21,26 69,50 43,65 35,60 38,43 49,81 46,41 45,53 54,01 60,87 50,00 71,43 39,94 86,18 54,51 Yemen YEM MENAP Western Asia NSWUA OTHERS 24,25 27,15 21,77 21,26 34,94 0,00 1,24 8,00 0,00 10,16 0,48 15,06 56,52 50,00 85,71 23,68 31,24 17,31 MÉDIA APÓS AJUSTES 63,55 57,58 59,96 21,26 64,73 41,56 51,16 44,37 56,66 37,42 30,91 50,40 60,46 59,86 64,01 60,78 44,28 54,62 MÉDIA DAS LACUNAS 64,17 57,58 59,96 21,26 64,63 41,56 51,16 44,37 56,66 37,42 30,91 50,40 60,46 59,86 64,01 60,78 44,28 54,62

13 Estatísticas Descritivas Minitab Note-se que, em relação ao exercício número 1, foram alterados os valores da amostra, para a continuidade do processo de análise, com suas 18 variáveis e 132 países. Todos os dados estão normalizados (0-100) e positivados (quanto maior melhor). Nesse caso, somente a variável Susceptibility precisou de Positivação. Com estas alterações, será oferecido um olhar homogêneo para a avaliação da amostra. Após o exercício número 2, substituímos as médias que foram incluídas nos missing values, pelos indicadores das colunas de ajustes, oferecidas pelas Regressões, associadas às correlações estabelecidas naquele exercício. Destaque-se que somente Social Progress e Susceptibility exigiram substituições. Tabela 3 - Estatísticas Descritivas - Minitab

14 14 4.Análise De Agrupamentos E Relacionamentos Nesta sessão serão realizadas análises de agrupamentos (clusters), regressões, análise da variância (ANOVA) e de componentes principais. Tomando como base os resultados das componentes principais, será criado um indicador com as variáveis de maior poder de explicação do modelo e uma tabela de ranking, ordenando os países pela sua performance e um mapa para mostrar graficamente estes resultados Análise De Agrupamentos E Grupos Existentes Os 20 países analisados neste exercício são os compostos pelo grupo AIBER. Tabela 4 Relação De Países Aiber Países CLASS 3R Argentina AIBER Bolivia AIBER Brazil AIBER Chile AIBER Colombia AIBER Costa Rica AIBER Cuba AIBER Dominican Rep AIBER Ecuador AIBER El Salvador AIBER Guatemala AIBER Honduras AIBER Mexico AIBER Nicaragua AIBER Panama AIBER Paraguay AIBER Peru AIBER Portugal AIBER Spain AIBER Uruguay AIBER

15 15 Análise de Agrupamentos de Observações: SPI; ECO;... ; EPI; HPI; GINI Distância Euclideana, Ligação Completa Passos de Amalgamação Passo Número de agrupados Nível de similaridade Nível de distância Agrupados reunidos Novo agrupado Número de obs. no novo agrupado , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Partição Final Número de observações Dentro da soma de quadrados do agrupado Distância média do centróide Distância máxima do centróide Agrupado ,4 40, ,2535 Agrupado ,1 37, ,1813 Agrupado ,7 38, ,3305 Agrupado ,0 23, ,0653 Centróides do grupo

16 16 Variável Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 Agrupado4 Centróide global SPI 68, , , , ,4268 ECO 65, , , , ,2840 IDH 65, , , , ,0469 COMB 15, , ,8588 8, ,4634 SUSC 70, , , , ,2655 GII 35, , , , ,3385 INSTIT 40, , , , ,8808 HUM CAP 40, , , , ,0713 INFRA 58, , , , ,6377 MKT SOP 38, , , , ,6165 KNOW 21, , , , ,0144 CREA OUT 46, , , , ,6809 INT COOP 55, , , , ,3087 EFF SUPP 57, , , , ,1125 REG COOP 63, , , , ,2571 EPI 67, , , , ,9556 HPI 73, , , , ,6605 GINI 54, , , , ,6438 Distâncias Entre Centróides do Grupo Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 Agrupado4 Agrupado1 0, ,918 62, ,664 Agrupado2 54,9181 0,000 77, ,673 Agrupado3 62, ,850 0, ,596 Agrupado4 88, ,673 98,5959 0,000

17 Similaridade 17 Dendrograma Ligação Completa; Distância Euclideana 0,00 33,33 66,67 100,00 Argentina Cuba Colombia Mex ico Peru Ecuador Nicaragua Bolivia Dominican Rep Paraguay Guatemala Honduras Observações Brazil Chile Uruguay Costa Rica Panama El Salvador Portugal Spain Atente-se para a presença de Cuba e Nicarágua no grupo 1 e El Salvador no grupo Análise Anova Das Principais Variáveis Considerando-se que fazemos a análise dos países AIBER, será realizada o ANOVA das principais variáveis, como estudo adicional de comparação. Assim, na análise completa dos itens e na experiência acumulada pelo autor, foram selecionadas sete variáveis principais, após a análise discriminante. Social Progress Index; Global Innovation Index; Human Capital and Research; Creative Outputs; International Cooperation; EPI Score; IDH. Após a análise de correlações e estudo em sala de aula, definiu-se que as variáveis muito próximas, poderiam ter o efeito de colinearidade, conforme descrito no livro dos professores Las Casas e De Hoyos. É o caso de Human Capital e de Creative Outputs, componentes da Variável Sintética Global Innovation. Além disso variáveis posicionadas com o mesmo efeito também poderiam ser desconsideradas, caso de International Cooperation e EPI, posicionadas ao lado esquerdo do gráfico. Vejamos o gráfico:

18 Ficamos então com, para exemplificar os ANOVAs com quatro variáveis, consideradas ao longo de nossos vários exercícios, como as principais para este estudo: Social Progress Index, IDH 2014, Global Innovation Index e International Cooperation. 18