PROJETO ORIBER. Tema: BIODIVERSIDADE - CAPITAL NATURAL E SOCIAL

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1 PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO FEA - Faculdade de Economia e Administração Programa de Estudos Pós-Graduados em Administração PROJETO ORIBER Tema: BIODIVERSIDADE - CAPITAL NATURAL E SOCIAL ANÁLISE DISCRIMINANTE Disciplina: Métodos Quantitativos e Qualitativos da Pesquisa Empírica Professor: Dr. Arnoldo José de Hoyos Guevara Marcos Antonio Ferreira

2 2 1. INTRODUÇÃO O presente trabalho tem por objetivo realizar análise de regressão a fim de identificar as variáveis que melhor explicam os dados deste estudo, para em seguida agrupá-las de maneira que se tenha uma quantidade reduzida de variáveis com o melhor grau de explicação dos resultados. Em seguida realizar a análise discriminante para identificar o grau de acerto na distribuição das observações em seus respectivos grupos. As variáveis são referentes ao tema Biodiversidade - Capital Natural e Social. Os dados são compilados pelo Banco Mundial. O software estatístico utilizado é o Minitab. 2. ENTENDENDO OS DADOS Os dados desta análise compreende um total de 132 países, representados pelos indicadores sintéticos e analíticos de maior relevância para permitir análise e conclusões sobre o tema Biodiversidade - Capital Natural e Social e auxiliar os envolvidos no Projeto ORIBER Observatório RIBER. 2.1 Sobre Projeto Milênio Observatório RIBER - ORIBER A Rede Ibero-americana do Projeto Milênio RIBER tem como objetivo: promover o estudo da prospectiva na Iberoamérica através de uma comunidade com competências, conceitos, métodos e práticas prospectivas, que permita analisar e intercambiar informações sobre os diferentes países da região e contribuir na aprendizagem coletiva dos atores regionais para o desenvolvimento de competências em prospectiva, fornecendo referências das melhores práticas existentes na região e no mundo como um todo. Fonte: Guia GPS Gestão Pública Sustentável 2.2 Os Indivíduos Os indivíduos desta análise são países que constam na base de dados do Banco Mundial. Os conceitos que compõem o tema Biodiversidade Capital Natural e Social, foram extraídos do material de aula Programa Países Sustentáveis - Guia GPS Gestão Pública Sustentável, uma publicação do Núcleo de Estudos do Futuros da PUC-SP Pontifícia Universidade Católica. Neste estudo são apresentadas as informações teóricas de outros indicadores, cuja análise e interpretação estão sob responsabilidade de outros colegas deste curso.

3 3 2.3 As variáveis do tema Biodiversidade - Capital Natural e Social Este tema da pesquisa apresenta um total de 33 (trinta e três) variáveis, sendo três categóricas País, Country code e REGIÃO e trinta variáveis quantitativas, porém neste trabalho utilizaremos as variáveis identificadas como de alto poder explicativo, conforme abaixo no Quadro 1. Quadro 1. As variáveis de interesse para este trabalho Significado Tipo Unidade de Medida SPI-2014 (PC1) Índice de Progresso Social (Social Progress Index), é composto por três dimensões do progresso social: Necessidades Humanas Básicas, Fundamentos de Bem-Estar e Oportunidades. Opportunity (PC1) Health and Wellness (PC4) Water withdrawals as a percent of resources (PC2) Biodiversity and habitat (0=no protection; 100=high protection) Women treated with respect (0=low; 100=high) (PC3 e PC4) Tolerance for immigrants (0=low; 100=high) (PC2) Religious tolerance (1=low; 4=very high) fonte: composto por: Direitos individuais, Liberdades individuais, Tolerância e inclusão e Acesso à educação superior Qualidade de vida, através de melhores condições de saúde e de bem estar Uso de água retirada como porcentagem dos recursos. Obedece uma escala de 0 a 5, sendo: 4 5: Extremely high stress (>80%), 3 4: High stress (40 80%), 2 3: Medium-high stress (20 40%), 1 2: Low-medium stress (10 20%) e 0 1: Low stress (<10%) (variável positivada) composta por componentes que retratam o nível de proteção das áreas terrestres e marinhas, bem como as espécies ameaçadas ou em vias de extinção e seus biomas. que contabiliza respostas SIM (positivas) de mulheres respondentes quanto a sua percepção sobre serem tratadas com respeito e dignidade em seus países. que contabiliza respostas SIM (positivas) da população sobre a percepção do local onde vivem ser um bom lugar para imigrantes de outros países. Esta variável é a medida de 13 tipos de hostilidades causadas por indivíduos, organizações ou sociedade (assédio, abuso, intimidação,..). A escala varia de 1 (baixa tolerância) a 4 (alta tolerância). que varia de 0 a 5 que varia de 1 a 100 Percentual Percentual que varia de 1 a 4

4 4 (PC4) IDH-2014 (PC1) Governança EPI-2014 EV-Forests (PC2) EV-Fisheries (PC3) HPI-Happy Planet Index (PC3) Democracy Index O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) mede o progresso de uma nação a partir de três dimensões: Saúde (vida longa e saudável; expectativa de vida), Educação (anos de escolaridade para adultos e crianças) e Renda (padrão de vida medido pela Renda Nacional Bruta RNB). que mede a capacidade de um país de eleger, monitorar e substituir seus governantes eleitos. Mede também nível de estabilidade política, medidas contra corrupção, entre outros. Índice de Performance Ambiental (Environmental Performance Index), composto por: Saúde Ambiental (saúde humana e dos ecossistemas), Impactos na Saúde (medido pela mortalidade infantil idade entre 1 e 5 anos), Qualidade do Ar (poluição do ar, partículas sólidas e seu impacto na saúde) e Nível de Água tratada e Sanitização adequada. que demonstra mudanças na cobertura florestal (desmatamento, queima e exploração vs replantio, preservação e proteção). Change in Forest Cover = Forest loss - Forest gain in > 50% tree cover, as compared to 2000 levels. Pesca costeira intensiva com a utilização de equipamentos de arrasto e dragagem (medido em ton métrica), e nível de estocagem do excedente produzido. Quanto maior o índice, mais intensiva é a prática. (Coastal Shelf Fishing Pressure and Fish Stocks) HPI, Índice de Felicidade do Planeta, medida do Bem Estar Sustentável (Longevidade, Felicidade e Vida sustentável percebida pela população do país). A variável Índice de Democracia é formada por 5 categorias: Processo eleitoral e pluralismo, Liberdade civil, Funcionamento do governo, Participação política e Cultura política. Fonte: O autor a partir dos dados da planilha estatística, do GPS p.16 e do site do Banco Mundial. A pontuação foi padronizada para uma escala de 0 a 100 e as variáveis foram positivadas. 2.4 Países analisados Este trabalho consiste em fazer análises com os indicadores mencionados na sessão anterior abrangendo os 132 países representados, conforme o Quadro 2. Quadro 2 Países analisados QUANT. PAÍS COD. PAÍS REGIÃO

5 1 Albania ALB EMDEU 2 Algeria DZA NSWUA 3 Angola AGO SUSAF 4 Argentina ARG AIBER 5 Armenia ARM CWEAS 6 Australia AUS AVECO 7 Austria AUT AVECO 8 Azerbaijan AZE CWEAS 9 Bangladesh BGD ESEAS 10 Belarus BLR CWEAS 11 Belgium BEL AVECO 12 Benin BEN SUSAF 13 Bolivia BOL AIBER 14 Bosnia and Herzegovina BIH EMDEU 15 Botswana BWA SUSAF 16 Brazil BRA AIBER 17 Bulgaria BGR EMDEU 18 Burkina Faso BFA SUSAF 19 Burundi BDI SUSAF 20 Cambodia KHM ESEAS 21 Cameroon CMR SUSAF 22 Canada CAN AVECO 23 Central African Republic CAF SUSAF 24 Chad TCD SUSAF 25 Chile CHL AIBER 26 China CHN ESEAS 27 Colombia COL AIBER 28 Congo, Republic of COG SUSAF 29 Costa Rica CRI AIBER 30 Croatia HRV EMDEU 31 Cuba CUB AIBER 32 Czech Republic CZE AVECO 33 Denmark DNK AVECO 34 Djibouti DJI SUSAF 35 Dominican Republic DOM AIBER 36 Ecuador ECU AIBER 37 Egypt EGY NSWUA 38 El Salvador SLV AIBER 39 Estonia EST AVECO 40 Finland FIN AVECO 41 France FRA AVECO 42 Georgia GEO CWEAS 43 Germany DEU AVECO 44 Ghana GHA SUSAF 45 Greece GRC AVECO 46 Guatemala GTM AIBER 47 Guinea GIN SUSAF 48 Guyana GUY CARLA 49 Honduras HND AIBER 5

6 50 Hungary HUN EMDEU 51 Iceland ISL AVECO 52 India IND ESEAS 53 Indonesia IDN ESEAS 54 Iran IRN NSWUA 55 Iraq IRQ NSWUA 56 Ireland IRL AVECO 57 Israel ISR AVECO 58 Italy ITA AVECO 59 Jamaica JAM CARLA 60 Japan JPN AVECO 61 Jordan JOR NSWUA 62 Kazakhstan KAZ CWEAS 63 Kenya KEN SUSAF 64 Korea, Republic of KOR AVECO 65 Kuwait KWT NSWUA 66 Kyrgyzstan KGZ CWEAS 67 Laos LAO ESEAS 68 Latvia LVA AVECO 69 Lebanon LBN NSWUA 70 Lesotho LSO SUSAF 71 Liberia LBR SUSAF 72 Lithuania LTU EMDEU 73 Macedonia MKD EMDEU 74 Madagascar MDG SUSAF 75 Malawi MWI SUSAF 76 Malaysia MYS ESEAS 77 Mali MLI SUSAF 78 Mauritania MRT NSWUA 79 Mauritius MUS SUSAF 80 Mexico MEX AIBER 81 Moldova MDA CWEAS 82 Mongolia MNG ESEAS 83 Montenegro MNE EMDEU 84 Morocco MAR NSWUA 85 Mozambique MOZ SUSAF 86 Namibia NAM SUSAF 87 Nepal NPL ESEAS 88 Netherlands NLD AVECO 89 New Zealand NZL AVECO 90 Nicaragua NIC AIBER 91 Niger NER SUSAF 92 Nigeria NGA SUSAF 93 Norway NOR AVECO 94 Pakistan PAK NSWUA 95 Panama PAN AIBER 96 Paraguay PRY AIBER 97 Peru PER AIBER 98 Philippines PHL ESEAS 6

7 7 99 Poland POL EMDEU 100 Portugal PRT AIBER 101 Romania ROU EMDEU 102 Russia RUS CWEAS 103 Rwanda RWA SUSAF 104 Saudi Arabia SAU NSWUA 105 Senegal SEN SUSAF 106 Serbia SRB EMDEU 107 Slovakia SVK AVECO 108 Slovenia SVN AVECO 109 South Africa ZAF SUSAF 110 Spain ESP AIBER 111 Sri Lanka LKA ESEAS 112 Sudan SDN SUSAF 113 Swaziland SWZ SUSAF 114 Sweden SWE AVECO 115 Switzerland CHE AVECO 116 Tajikistan TJK CWEAS 117 Tanzania TZA SUSAF 118 Thailand THA ESEAS 119 Togo TGO SUSAF 120 Trinidad and Tobago TTO CARLA 121 Tunisia TUN NSWUA 122 Turkey TUR EMDEU 123 Uganda UGA SUSAF 124 Ukraine UKR CWEAS 125 United Arab Emirates ARE NSWUA 126 United Kingdom GBR AVECO 127 United States USA AVECO 128 Uruguay URY AIBER 129 Uzbekistan UZB CWEAS 130 Venezuela VEN AIBER 131 Yemen YEM NSWUA 132 Zambia ZMB SUSAF 3. Análises de Regressão, de Agrupamentos (cluster) e Discriminante As variáveis para este trabalho, conforme detalhadas na sessão anterior, serão: EPI- 2014, Governança, Biodiversity and habitat, Democracy Index-2014, SPI-2014, Opportunity, IDH-2014, Tolerance for immigrants, EV-Forests, Water withdrawals, HPI, Women treated with respect, EV-Fisheries, Health and Wellness, Religious tolerance.

8 8 Executada a função General Regression tendo SPI como Response, para analisar a equação abaixo: General Regression Analysis: SPI-2014_n versus Opportunity, Water withdrawals,... Regression Equation SPI-2014_n = Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Coefficients Term Coef SE Coef T P Constant Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Summary of Model S = R-Sq = 95.81% R-Sq(adj) = 95.39% PRESS = R-Sq(pred) = 94.76% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F Regression Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Source P Regression Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n

9 9 Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Obs SPI-2014_n Fit SE Fit Residual St Resid R R R R R R R denotes an observation with a large standardized residual. Alterando variável de Response de SPI para IDH: General Regression Analysis: IDH-2014_n versus Opportunity, Water withdrawals,... Regression Equation IDH-2014_n = Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Coefficients Term Coef SE Coef T P Constant Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Summary of Model S = R-Sq = 90.44% R-Sq(adj) = 89.48% PRESS = R-Sq(pred) = 87.98% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F Regression

10 10 Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Source P Regression Opportunity_n Water withdrawals_np Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Obs IDH-2014_n Fit SE Fit Residual St Resid R R R R R R R denotes an observation with a large standardized residual. Com a alteração da variável de response de SPI para IDH, houve uma redução no grau de explicação (r quadrado) de 95 para 90%, portanto utilizaremos o IDH para as análises a seguir. Iniciar processo de retirar variáveis a ver se equilibra a proporcionalidade, mas mantém r2 próximo do inicial (+ou- 90%). Excluindo as seguintes variáveis que apresentaram p-value > 0.05 Biodiversity and habitat_n Women treated with respect_n EV-Forests_n EV-Fisheries_np Health and Wellness_n

11 11 Executar a regressão novamente considerando as seguintes variáveis: Term Coef SE Coef T P Constant Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n Resultados da regressão: General Regression Analysis: IDH-2014_n versus Opportunity, Water withdrawals,... Regression Equation IDH-2014_n = Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n Coefficients Term Coef SE Coef T P Constant Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n Summary of Model S = R-Sq = 90.26% R-Sq(adj) = 89.62% PRESS = R-Sq(pred) = 88.63% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F Regression Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Source P Regression Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n

12 12 Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Obs IDH-2014_n Fit SE Fit Residual St Resid R R R R R R R R denotes an observation with a large standardized residual. Aparentemente obtivemos um resultado satisfatório com esta composição de variáveis. O r2 se manteve na casa dos 90% e o p-value < Mesmo com várias combinações, não foi possível melhorar a proporcionalidade (peso) das variáveis na equação final. Utilizaremos as mesmas variáveis da regressão para criar agrupamentos de similaridade. Executar a função Cluster Obs, com as variáveis: 'Opportunity_n' 'Water withdrawals_np' 'Tolerance for immigrants_n' 'Religious tolerance_n' 'Governança_n' 'EPI-2014_n' 'HPI_n' 'Democracy Index-2014_n' 'IDH-2014_n' Utilizar os parâmetros: Linkage Method: single Distance measure: Manhattan Nr of cluster: 4 Cluster Analysis of Observations: Opportunity, Water withdrawals, Tolerance for Im,... Manhattan Distance, Single Linkage Amalgamation Steps Number of obs. Number of Similarity Distance Clusters New in new Step clusters level level joined cluster cluster

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14 Final Partition Number of clusters: 4 Within Average Maximum cluster distance distance Number of sum of from from observations squares centroid centroid Cluster Cluster Cluster Cluster

15 15 Cluster Centroids Grand Variable Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 centroid Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n IDH-2014_n Distances Between Cluster Centroids Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 Cluster Cluster Cluster Cluster Dendrogram Dendrogram Single Linkage, Manhattan Distance Similarity Observations No dendrograma acima, percebemos uma grande concentração de observações agrupadas no cluster 1 (total de 129 obs), portanto o método single não conseguiu distribuir os dados de maneira satisfatória.

16 16 Executar novamente, porém utilizando Linkage Method como Complete, demais parâmetros permanecem os mesmos. Distance measure: Manhattan and Nr of clusters: 4. Gerar coluna de Cluster Membership column. Resultados: Cluster Analysis of Observations: Opportunity, Water withdrawals, Tolerance for Im,... Manhattan Distance, Complete Linkage Amalgamation Steps Number of obs. Number of Similarity Distance Clusters New in new Step clusters level level joined cluster cluster

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18 Final Partition Number of clusters: 4 Within Average Maximum cluster distance distance Number of sum of from from observations squares centroid centroid Cluster Cluster Cluster Cluster Cluster Centroids Grand Variable Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 centroid Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n IDH-2014_n Distances Between Cluster Centroids Cluster1 Cluster2 Cluster3 Cluster4 Cluster Cluster Cluster Cluster

19 19 Dendrogram Dendrogram Complete Linkage, Manhattan Distance 0.00 Similarity Observations Resultado visualmente mais uniforme entre as observações dos quatro agrupamentos. Esta constatação é confirmada acima na quantidade de observações distribuídas da seguinte maneira: Cluster1 com 28 obs, Cluster2 com 34 obs, Cluster3 com 36 e Cluster4 com 34 obs. Abaixo será executada a análise discriminante (Discriminant Analysis), e será mantida as variáveis que já vêm sendo utilizadas nos resultados acima ('Opportunity_n' 'Water withdrawals_np' 'Tolerance for immigrants_n' 'Religious tolerance_n' 'Governança_n' 'EPI- 2014_n' 'HPI_n' 'Democracy Index-2014_n' 'IDH-2014_n'). Utilizar como preditora (Groups), a coluna C45, recém criada para armazenar os Cluster memberships e nomeada como ClusterM. Resultados: Discriminant Analysis: C45 versus Opportunity_n, Water withdrawals,... Linear Method for Response: C45 Predictors: Opportunity_n, Water withdrawals_np, Tolerance for immigrants_n, Religious tolerance_n, Governança_n, EPI-2014_n, HPI_n, Democracy Index-2014_n, IDH-2014_n

20 20 Group Count Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion N = 132 N Correct = 127 Proportion Correct = Squared Distance Between Groups Linear Discriminant Function for Groups Constant Opportunity_n Water withdrawals_np Tolerance for immigrants_n Religious tolerance_n Governança_n EPI-2014_n HPI_n Democracy Index-2014_n IDH-2014_n Summary of Misclassified Observations True Pred Squared Observation Group Group Group Distance Probability 14** ** ** ** **

21 21 Nos resultados acima, algumas observações foram identificadas como não adequadas para seus agrupamentos, são elas a Bosnia and Herzegovina (linha 14) que está no grupo 3, e suggest to 2, a Índia (52) no 2, mas sugere no 3. O Iraq (55) no 3, mas sugere em 2, a Macedonia (73) no 1 e sugere no 2 e finalmente Swaziland (113) no 2, sugerindo no 3. Dentre os grupos formados, os que estão mais próximos são os grupos 1 e 2, e os que estão mais distantes são os grupos 3 e 4. Para o novo teste, foi alterado o discriminant function field de Linear para Quadratic, com os seguintes resultados: Discriminant Analysis: ClusterM versus Opportunity, Water withdrawals,... Quadratic Method for Response: ClusterM Predictors: Opportunity_n, Water withdrawals_np, Tolerance for immigrants_n, Religious tolerance_n, Governança_n, EPI-2014_n, HPI_n, Democracy Index-2014_n, IDH-2014_n Group Count Summary of classification True Group Put into Group Total N N correct Proportion N = 132 N Correct = 131 Proportion Correct = From Generalized Squared Distance to Group Group Summary of Misclassified Observations True Pred Squared Observation Group Group Group Distance Probability 14**

22 22 A quantidade de elementos corretos em seus devidos grupos (grau de acerto), aumentou de 127 para 131, given N 132. A única observação que apresentou divergência de classificação foi a Bosnia and Herzegovina (linha 14) que está no grupo 3, e sugerido ir para 2. Portanto, a função discriminante quadrática na análise discriminante apresentou melhores resultados que a função discriminante Linear. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho teve como objetivo realizar análises diversas a fim de reduzir a quantidade de variáveis do estudo, porém sem perder seu grau de explicação, significância nos resultados e a relevância do tema. Seguindo a tendência dos dois últimos trabalhos apresentados nesta disciplina, as variáveis que se destacaram neste estudo apresentaram um viés mais voltado ao capital social, que o natural. E mesmo reduzindo a quantidade para 8 (oito) variáveis, obtivemos um resultado satisfatório com a composição. O r2 se manteve na casa dos 90% e o p-value < As observações foram distribídas uniformemente nos 4 (quatro) agrupamentos, com alto grau de acerto (N 131). A única observação que apresentou divergência de classificação foi a Bosnia and Herzegovina.