Análise Envoltória de Dados (DEA) e Geoprocessamento para medir a instalação de empresas no Município de Osasco - SP

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1 Análise Envoltória de Dados (DEA) e Geoprocessamento para medir a instalação de empresas no Município de Osasco - SP MSc.. George Eduardo Serra Almeida PTR - USP Prof. Dr. José Alberto Quintanilha PTR USP Profa. Dra. Linda Lee Ho PRO - USP VII Seminário Internacional da LARES de outubro de 2007, São Paulo, Brasil

2 Introdução O estudo buscou avaliar a influência dos fatores espaciais no processo de localização e migração de empresas, com ênfase no zoneamento do Município de Osasco e tomando como base períodos de tempo e situações urbanas diferenciadas.

3 Objetivos Criar e modelar um banco de dados geográfico e multitemporal do Município de Osasco; Identificar e analisar a ocorrência de transformações na instalação de empresas no Município de Osasco, associado ao zoneamento do solo urbano usando a técnica t de Análise Envoltória de Dados DEA; Utilizar técnicas de geoprocessamento e análise espacial de dados para avaliar e mapear as mudanças as espaciais de empresas no zoneamento municipal em dois períodos de tempo distintos.

4 Acesso Rodoanel Rodovia Castello Branco Rodovia Anhanguera Área de Estudo Trechos Rodoanel Oeste (Concluído) Norte Leste Sul (Em construção) Município de Osasco Área Km2 População População Alfabet. Tx. Cresc. Demog. Domicílios Frota de Veículos Osasco 64, ,29%

5 Fontes de Dados Geográficos A Base de Logradouros possui os seguintes atributos: ID, Tipo, Nome, CEP, Bairro, Num IE FE, Num ID - FD Banco de Empresas do Ministério do Trabalho - RAIS contendo: ID, Razão Social, CNPJ, Número de Funcionários, Data de abertura, CNAE, Porte Imagem do Satélite SPOT HRV Resol.. 2,5 m A base do censo 2000 possui 527 informações sócio-econômicos, nos temas: DOMICÍLIOS INSTRUÇÃO PESSOAS RESPONSÁVEIS

6 Fontes de Dados Cadastrais Planta Genérica de Valores Campos Descrição ID Identificador de Quadra ÁREA Área Geográfica M2 VALOR Valor médio por M2 Planta de Zoneamento ID Identificador da Zona ÁREA Área Geográfica Km2 DESCRICAO Tipo de Zona Mapa de Uso e Ocupação do Solo ID Identificador da Área ÁREA Área Geográfica Km2 DESCRICAO Tipo de Uso

7 Metodologia Levantamento de Dados R e vi Cadastro de Empresas Setores Censitários de 1991, 1996 e 2000 Planta de Valores de Terreno Análises de Imagens s ão Bi b li o g r á f i c a Compatibilização de Endereços Arruamento com BD Correios modelado Espacialização de Empresas Ajuste Geométrico dos Setores Censitários Definição das variáveis veis Imagens de Imag Satélite satélite SPOT Alta Resol 2002 e Fotos Aéreas (Apoio) Mapeamento de uso e ocupação do solo Camada de Zoneamento Banco de Dados Geográficos Análise Envoltória de Dados - DEA Índice de Instalação de Empresas Análise Espacial

8 Dados usados no trabalho Dados usados para a caracterização socioeconômica e empresarial do Município de Osasco Dados Dados secundários do IBGE originários rios dos Censos, além da contagem populacional, agrupados por setor censitário Planta Genérica de Valores Imobiliários Empresas espacializadas no município, oriundas da tabela RAIS MTE Planta de Zoneamento Mapa de Uso e Ocupação do Solo Camadas de apoio Período Variáveis Físicas - Quantidade de domicílios, apartamento, casas, área geográfica, infra-estrutura de água, esgoto, lixo, índice de verticalização etc. Socioeconômicas Quantidade de pessoas, renda média, pessoas alfabetizadas e não alfabetizadas, densidade populacional etc. Valores de preço o médio m do terreno espacializados por face de quadra Quantidade de empresas, distância das empresas aos acessos das rodovias: Rodoanel e Castello Branco Mapeamento e Área geográfica das zonas em Km2 Mapeamento e Área geográfica de uso em Km2 Ruas, Imagens, acessos, limites, Cadastros etc.

9 Banco de Dados Geográficos y Banco de Dados Geográfico Coverage Shapefile 1 Importação, Georreferenciamento, Compatibilização e Modelagem dos dados Modelagem CAD (DF, DWG) Imagens (IMG, GRID) Km 500 Km x UTM Sad 69 Zona 23 Sul 2 Análise espacial dos dados Fonte: Adaptado de ESRI, 2005 Dados geográficos Banco de dados geográfico Dados socioeconômicos Análises de Padrões e Tendências Análise Espacial Análises de Agrupamentos

10 Reconhecer a direção do deslocamento dos Setores Censitários Ajuste espacial dos dados vetoriais A direção do deslocamento é conhecida comparando-se o contorno de polígonos do Censo com os eixos de arruamento. Deslocamento uniforme O deslocamento uniforme é verificado quando há um deslocamento das feições em sentido único. Translação e/ou Rotação Deslocamento multi-direcional Ajustar os setores ou desenhar novos setores O deslocamento multi-direcional ocorre quando os polígonos dos setores apresentam-se deslocados do arruamento em diferentes direções. Translação Rotação Escala

11 Espacialização de Empresas Município de Osasco Rodoanel Anhanguera Empresas Espacializadas por Quantidade de Funcionários (Porte) no Município de Osasco Micro 0 a 9 Pequena 10 a 49 Média 50 a 499 Grande - > 500 Rodovia Castello Branco

12 Arquivos Tabulares Tabela (depara) de junção entre as tabelas do censo SETOR_ SETOR_ SETOR_ Cardinalidade 1 x 1 1 x N N x 1 N x N Banco de endereçamento Correios Tabela de Empresas

13 Setores Censitários Quantidade de Domicílios Renda Acima de 20 Salários Mínimos Quantidade de Domicílios Renda Acima de 20 Salários Mínimos

14 Análise Multitemporal Multitemporal de Uso do Solo Mapeamento de Uso e Ocupação do Solo Imagem de Satélite e Fotografia Aérea 1991 Imagem de Satélite SPOT

15 Transformação entre Estruturas Fenômeno espacial: contínuo nuo (raster( raster) ) ou discreto (vetor) Discreto - espaço o contém m entidades do mundo real. Exs: : zonas (polígono), quadras (polígono), ruas (linhas), empresas (pontos) etc. Contínuo nuo - informação presente em todas as posições. Exs: : temperatura, pressão etc. Dados agrupados por áreas / polígonos geração de centróides,y,z,y,z,y,z,y,z,y,z Análise espacial Superfície contínua ou agrup.. vetor Fonte: adaptado de DPI-INPE

16 Imagens de Satélite e fotos aéreas Arruamento Digital Setores Censitários 1991, 1996 e 2000 Rendas mais altas Rendas mais baixas Espacialização: Hospitais Escolas Industrias Áreas verdes Comércio Análises DEA y Aplicações Áreas com alta eficiência na atratividade de empresas Áreas com baixa eficiência na atratividade de empresas x

17 Análise Envoltória de Dados - DEA Técnica de programação matemática usada para avaliar a eficiência relativa de uma amostra de unidades homogêneas na transformação de recursos (inputs( inputs) ) em resultados (outputs( outputs). A avaliação por DEA produz um índice de eficiência entre 0 e 1 (0% e 100%) para cada unidade avaliada denominada de DMU (Decision Making Unit).

18 Por que utilizar o DEA? Medir a eficiência relativa de uma área; Classificar as áreas em função da eficiência ou ineficiência; Realçar ar os fatores que incidem na eficiência; Caracterizar os fatores de maior ou menor eficiência; Apoio na definição de estratégias para correção do nível n de ineficiência.

19 Metodologia usada no trabalho SIG x DEA 1. Selecionar as entradas (inputs)) e saídas (outputs) necessárias a tomada de decisão 2. Identificar em ambiente SIG as DMUs comparáveis 3. Sobrepor alternativas com as camadas de entrada e saída 4. Extrair do SIG os dados referentes as DMUs 5. Exportar arquivos com dados para o programa de DEA 6. Realizar a análise DEA 7. Exportar os resultados para o ambiente SIG (visualiza( visualização e classificação ão) Fonte: Adaptado de Embrapa, 2003

20 Parâmetros DEA 2. Escolha das Unidades tomadoras de Decisão (DMU): Zoneamento Municipal k = 1...,s; 3. Escolha das camadas de entrada (input( input) ) e saída (output( output): 3.1 Input ik (i=1,...,n): : Qtde Emp e Distância média m das empresas aos acessos das Rodovias. 3.2 Output Yjk (j=1,...,m): Qtde pop, Renda média, m Valor médio m de terreno, Qtde de Domicílios, Índice de verticalização ão, Densidade populacional, Área geográfica, Quantidade de Aptos etc. Eficiência = Soma ponderada dos output/soma ponderada dos input = Output virtual/input Virtual

21 Cálculos usados no DEA 3.3 max Maximizar: imize :h m i = 1 s s 0 r r0 r = 1 m r rj i ij r = 1 i = 1 i r i i0 u y subject Sujeito a: to : u y v x 0 Onde: v x = 1; u ε ; v = ε (1) n DMU s Cada DMU k (k=1,...,n) é caracterizada por: m inputs vetor k s outputs vetor Yk (Vi, Ur) Ponderação das variáveis veis h 0 = 1 Alta eficiência h 0 < 1 Baixa eficiência ou ineficiência i = 1+ Vi 1 (2) Transformação dos dados por inversão de valores Aderência ao modelo: 1993: 72% 2006: 68%

22 Tabela de combinações DEA Combinações DEA Variáveis Qtde Domic Dist_Acess Qtde_Emp Ind_Vert Dens_Pop Renda Media PGV_Valor Area Pop Qtde Apto Descrição Quantidade Domicílios Distância aos Acessos Quantidade Empresas Índice Verticalização Densidade Populacional Renda MédiaM Valor dos Imóveis Área Zoneamento População Quantidade Apartamentos Cmb1 Ref1 Cmb2 Ref2 Cmb3 Ref3 Cmb4 Ref4 Cmb5 Ref5 Aderência %

23 Resultados e Discussões

24 Zoneamento municipal 1993 e 2006 Zoneamento Zoneamento

25 Exemplo de alteração de áreas do zoneamento Detalhamento Visão geral Descrição das alterações no zoneamento Indicativo Mapa Zona Área KM2 ZI 02 1,798 ZI 01 1,454 ZI 12 0, Área KM2 ZI 15 3,913 ZI 15 0,348 ZI 14 0,121 ZR 04 0,362 ZI 15 0,075 ZI 14 0,593 ZRI 03 0,197 ZR 02 0,331 ZRI 04 0,431 ZI 02 0,546 2 ZR 04 0, ZRI 03 1,016

26 Índice de instalação de empresas 1993 e 2006 Eixos empresariais verticais Eixos empresariais horizontais DEA DEA

27 Análise DEA Visão geral Detalhamento Exemplo de variáveis do índice 1993 DEA 1 Alta Eficiência 0, Baixa Eficiência 0, Variáveis Desc Zona Qtde Emp ZR3 400 Micro e Pequenas Porte Valor terreno Dist. Média Acessos Zona Qtde Emp 3.500m Porte Micro Valor terreno Baixo Qtde Pop Dist. Média Acessos 1000m Médio ZR1 30

28 Análise DEA Visão geral Detalhamento Exemplo de variáveis do índice 2006 DEA 1 1 Baixa Eficiência 0, Alta Eficiência 0, Variáveis Desc Zona Qtde Emp ZR1 - Porte Valor terreno Micro Baixo Dist. Média Acessos 2.500m Zona ZR2 Qtde Emp 250 Porte Micro Valor terreno Alto Qtde Pop Dist. Média Acessos 1000m

29 Quadro empresarial em Osasco 1998 e 2003 Qtde Empresas 1998 e 2003 Comércio Indústria Transformação Alojamento Alimentação Atividades Imobiliárias Agricultura Transp Educação Saúde

30 Análise de eficiência média por zona 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 ZCS ZR2 ZE ZECS ZR3 ZAVI ZI Valor médio do Índice ZR4 ZRI ZAV4 ZAV1 ZAV3 ZAV2 ZCS ZE ZR3 ZI ZRI ZAV1 ZAV2 Gráfico de Eficiência média m por zona ZR2 ZECS ZAVI ZR4 ZAV4 ZAV3 Agrupamento de zonas e valor médio m do índice de instalação de empresas Zonas ZCS ZR2 ZE ZECS ZR3 ZAVI ZI ZR4 ZRI ZAV4 ZAV1 ZAV3 ZAV2 Qtde Zonas Valor médio m do Índice 0,1119 0,1642 0,1751 0,1814 0,1891 0,2237 0,2286 0,2620 0,4658 0,5349 0,6130 0,7193 0,8410 Classific Alta Eficiência Média Eficiência Baixa Eficiência

31 Comparativo zoneamento x uso do solo Gráfico de classes de uso do solo por zonas ambientais ZAVI ZAV4 ZAV3 ZAV2 Área Urbana media Área Urbana baixa Área industrial Água doce Área urbana aberta Área urbana arborizada Vegetação de alto porte Área Suburbana ZAV1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Vegetação de médio porte Vegetação rasteira

32 Conclusões A criação e modelagem do banco de dados geográfico e multitemporal serviu como base de insumo essencial para a realização das análises e geração do índice; O uso do processo DEA para medir a eficiência na instalação de empresas permitiu mapear e quantificar a distribuição espacial de empresas e associar um índice de eficiência na composição de um cenário urbano multitemporal; A confrontação dos dados do zoneamento municipal com o mapeamento de uso e ocupação do solo urbano mostrou uma realidade urbana diversa da regulamentada por lei, com a configuração de regiões de uso misto em áreas com destinação específica fica.

33 Obrigado George Serra