UM ESTUDO DO ICUR ÍNDICE DE COMPETITIVIDADE URBANA DE 2010 BASEADO EM ANALISE DE CONGLOMERADOS

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1 Pontifícia Universidade Católica de São Paulo PUC/SP Programa Strictu Sensu Mestrado em Administração Disciplina: Método Quantitativos na Pesquisa Empírica Prof. Dr. Arnoldo Hoyos Guevara UM ESTUDO DO ICUR ÍNDICE DE COMPETITIVIDE URBANA DE 21 BASEADO EM ANALISE DE CONGLOMERADOS Aluno: Paulo André Cardoso Março/21

2 1. INTRODUÇÃO O tem por objetivo discutir os dados da pesquisa do ICUR Índice de Competitividade Urbana de 21 das principais cidades da América Latina, que inclui Miami (EUA), pela representatividade da população latina na mesma. Para cumprir tal objetivo irá utilizar a análise de correspondência, utilizando o software estatístico Minitab. 2. OS DOS Os dados referem-se ao estudo publicado em 21, pela revista Veja, contento as 37 cidades primeiras colocadas no ranking do ICUR. A tabela abaixo conterá dois tipos de dados: o primeiro conjunto são os Dados da Cidade e o segundo são as dimensões do ICUR, maracos diferentemente na tabela por cor. Os dados utilizados nesta análise seguem abaixo: Número de Destinos Aéreos Diretos Internacionais () Número de Revistas Universitárias (RU) Emissão de CO2 (CO) Infraestrutura e Conectividade (IC) Capital Humano (CH) Sustentabilidade Ambiental (SA) ICUR 21 (IR) Tabela País Cidade Cód. Cid. RU CO IC CH SA IR US Miami MI CL Santiago ST BR São Paulo SP MX Cidade do México CM BR Rio de Janeiro RJ AR Buenos Aires BA PA Cidade do Panamá CP CO Bogotá BO CR San José SO PE Lima LI UY Montevidéu MV MX Monterrey MR BR Brasília BR BR Curitiba CU CO Medellín ME PR San Juan SU BR Belo Horizonte BH

3 BR Porto Alegre PA MX Guardalajara GJ BR Salvador SV MX Querétaro QE MX Puebla PU BR Recife RE CO Cali CL DO Santo Domingo SD EC Quito QI SV San Salvador SS AR Córdoba CO Cidade da GT Guatemala CG AR Rosário RO EC Guayaquil GY NI Manágua MG PY Assunção AS VE Caracas CC BO La Paz LP BO Santa Cruz SC HN Tegucigalpa TE Vale ressaltar que os dados para esta análise foram recalculados para uma escala padrão de a 11.

4 3. ANÁLISE DOS DOS 3.1 Histograma, Sumário, Boxplot e Dendograma Histogram of ; RU; CO; IC; CH; SA Normal Frequency 8 RU 16 CO 1, ,5 5, 2,5, IC CH SA Mean 22,27 StDev 23,1 RU Mean 29,16 StDev 27,8 CO Mean 15,54 StDev 23,91 IC Mean 22,89 StDev 18,58 CH Mean 31,5 StDev 25,35 SA Mean 51,81 StDev 2,14 Todos os gráficos apresentados no histograma de grupo acima possuem diferenças entre os resultados d cada uma das variáveis estudadas. Enquanto, RU, Co, IC e CH possuem divergência de dados, deslocados para a esquerda, com diferenças entre os principais cidades e as do final da lista. Já SA Possui uma concentração central com diferenças para as laterais.

5 Summary for IR A nderson-darling Normality Test A-Squared,73 P-Value,53 Mean 66,216 StDev 11,629 V ariance 135,23 Skew ness 1,52 Kurtosis, Minimum 49, 1st Q uartile 58, Median 65, 3rd Q uartile 73,5 Maximum 1, 95% C onfidence Interv al for Mean 62,339 7,93 95% C onfidence Interv al for Median 59,11 68, 95% Confidence Intervals 95% C onfidence Interv al for StDev 9,457 15,15 Mean Median O Sumário do ICUR 21 apresenta deslocamento para a esquerda, o que nos revela uma concentração de cidades com índices ICUR abaixo de 8% e poucas acima desse valor. A única outliner é Maimi, que possui 1% Boxplot of ; RU; CO; IC; CH; SA; IR Data 4 2 RU CO IC CH SA IR

6 O Boxplot apresenta a diferença entre as variáveis como um todo. Pelo gráfico percebe-se que a maioria dos países encontram-se com índices abaixo de 5%. O outliner principal é Maimi em todos os gráficos. Para a variável do CO os demais outliners são São Paulo, Cidade do México, Buenos Aires e Rio de Janeiro. Para o IC os outliners são Cidade do México e São Paulo. Para o AS os outliners são Santa Cruz e La Paz. Dendrogram with Single Linkage and Correlation Coefficient Distance 72,69 Similarity 81,79 9,9 1, IC CO RU Variables CH SA O dendograma apresenta a relação entre as variáveis, nesse caso foi excluído o ICUR, por ser o índice geral. Percebe-se que uma maior relação em Destinos Aéreos e Interfraestrutura e Interconectividade, seguido pela Emissão de CO2. A variável mais excluída é a de Sustentabilidade Ambiental.

7 4 ANÁLISE DE CORRESPONDENCIAS Simple Correspondence Analysis: ; RU; CO; IC; CH; SA; IR Analysis of Contingency Table Axis Inertia Proportion Cumulative Histogram 1,1153,4627,4627 ****************************** 2,79,317,7798 ******************** 3,291,1168,8965 ******* 4,179,719,9684 **** 5,49,197,9881 * 6,3,119 1, Total,2491 Row Contributions Component 1 Component 2 ID Name Qual Mass Inert Coord Corr Contr Coord Corr Contr 1 MI,976,59,166,767,836,3,314,14,73 2 ST,641,47,24,45,16,1 -,281,625,47 3 SP,836,52,69,52,764,114 -,153,71,16 4 CM,974,61,61,418,694,92 -,266,28,54 5 RJ,63,33,11,25,494,12 -,97,11,4 6 BA,911,36,47,53,872,88,112,39,6 7 CP,64,31,48,37,3,,481,61,91 8 BO,127,36,4 -,42,71,1 -,37,56,1 9 SO,632,45,36 -,159,127,1 -,317,54,57 1 LI,854,26,19 -,38,8,,391,846,5 11 MV,262,23,11 -,114,111,3 -,133,15,5 12 MR,18,26,5 -,61,76,1,4,32,1 13 BR,368,26,12 -,54,26,1 -,195,342,12 14 CU,917,27,23 -,19,171,9 -,397,746,54 15 ME,945,33,38 -,35,42,35 -,391,525,64 16 SU,543,31,23,25,337,17,196,26,15 17 BH,536,27,1 -,67,49,1 -,211,487,15 18 PA,92,26,18 -,217,277,1 -,33,644,36 19 GJ,51,26,3 -,128,486,4 -,22,15, 2 SV,854,23,4 -,155,51,5,128,344,5 21 QE,747,17,3 -,54,554,36,297,193,18 22 PU,79,2,12 -,315,685,18 -,59,24,1 23 RE,857,22,12 -,298,677,17 -,153,18,7 24 CL,834,25,22 -,428,811,39 -,73,23,2 25 SD,895,2,25 -,283,258,14,446,638,51 26 QI,881,19,27 -,43,514,3,364,367,31 27 SS,882,2,22 -,278,286,14,41,596,41 28 CO,924,21,12 -,295,593,16 -,22,331,13 29 CG,675,15,11 -,13,57,1,342,618,22 3 RO,8,17,13 -,38,77,21 -,75,3,1 31 GY,858,18,31 -,388,356,24,46,52,49 32 MG,839,15,15 -,389,587,19,255,252,12 33 AS,878,13,31 -,587,589,39,41,289,28 34 CC,3,34,31,82,3,2 -,244,269,26 35 LP,297,1,31 -,28,1,,491,296,29 36 SC,514,9,29 -,148,28,2,611,486,44 37 TE,641,11,14 -,24,188,6,373,454,2 Column Contributions Component 1 Component 2 ID Name Qual Mass Inert Coord Corr Contr Coord Corr Contr 1,651,93,173,49,363,135,365,288,157 2 RU,91,122,184 -,75,15,6 -,58,895,521

8 3 CO,85,65,222,827,84,386 -,33,1,1 4 IC,775,96,59,298,576,74,175,199,37 5 CH,872,13,8,185,222,38 -,316,651,165 6 SA,788,217,166 -,381,763,273,69,25,13 7 IR,64,277,116 -,19,348,87,174,292,16 1, Symmetric Plot,75 SC Component 2,5,25, -,25 GY LPCP SD AS SS QI TE LI CG QE MG IR SUIC SV SA MR GJ CL ROPU BO RJ RE MV CO BH BR CC ST PASO CH ME CU BA SP CM MI CO -,5 RU -,5 -,25,,25,5 Component 1,75 1, Podemos observar em destaque, pela marcação vermelha realizada acima, que o eixo 1 contribui com mais de 46% da posição dos dados e em seguida o eixo 2 com aproximadamente 31%, somando dessa maneira aproximadamente 77%, o que é considerado um valor razoável para definir a localização, somente quando acrescenta-se o eixo 3 com aproximadamente 11% é que se obtém mais de 85%, valor ideal para se ter maior precisão. Pode-se observar para cada variável: Número de Destinos Aéreos Diretos Internacionais () Maior proximidade com Maimi, Buenos Aires (cidades no topo da tabela) e San Juan (cidade no meio da tabela); Número de Revistas Universitárias (RU) Maior proximidade com Curitiba e Mendellín, cidades no meio da tabela. Emissão de CO2 (CO) Maior proximidade com São Paulo, Buenos Aires e Miami, cidades no topo da tabela; Infraestrutura e Conectividade (IC) Maior proximidade com San Juan, cidade no meio da tabela; Capital Humano (CH) Maior proximidade com Santiago, cidade no topo da tabela, e Caracas, cidade no fim da tabela;

9 Sustentabilidade Ambiental (SA) Maior proximidade com Rosário, Cali e Puebla, cidades no meio da tabela. ICUR 21 (IR) Maior proximidade com Salvador, cidade no meio da tabela. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Podemos notar através da análise de correspondências que a colocação no ranking do ICUR 21, não tem necessariamente haver com o resultado das correspondências, mas sim os resultados individuais, das variáveis analisadas. A cidade de Miami, como exemplo perfeito, que fica em primeiro lugar no ranking geral, não está mais próxima do ICUR, mas sim daquelas que possui uma maior destaque individual.