Análise Fatorial

De acordo com o referencial teórico adotado, a inovação ambiental seria função de uma série de variáveis sociais, econômicas, cognitivas e político- institucionais que poderiam ser agrupadas em diferentes fatores: os fatores estruturais econômicos, os fatores estruturais cognitivos, os fatores estruturais político- institucionais e os fatores situacionais.

Assim, para demonstrar a hipótese de que a inovação ambiental poderia servir de indicio de boa governança no nível municipal, era necessário identificar o conjunto de variáveis sociais, econômicas e demográficas dos municípios selecionados na amostra utilizada, que pudessem ser agregadas em fatores, assim como proposto no referencial teórico adotado.

Entretanto, o modelo teórico demonstrado pelos autores considerados no presente estudo (JÄNICKE, 2006a; JÄNICKE, 2006b; JACOB; VOLKERY, 2006; JANICKE; JACOB, 2006; JÄNICKE; JORGENS, 2006) estava orientado para a avaliação da inovação ambiental em governos nacionais europeus, fazendo com que a mera replicação dos indicadores e parâmetros ali adotados para a realidade dos municípios cearenses se mostrasse tarefa pouco adequada aos objetivos do trabalho.

Assim foi selecionado um conjunto de variáveis municipais – versando sobre temas correlacionados com a maior parte dos temas propostos no marco teórico europeu – as quais deveriam ser organizados em termos de fatores, os quais deveriam se relacionar aos fatores adotados pelos estudos europeus. Sendo elas:

a) Tamanho da População, considerando o número de habitantes do município de acordo com o Censo de 2010 do IBGE com base no Perfil Básico dos Municípios, produzido anualmente pelo IPECE23, para o ano 2011;

b) A Densidade Demográfica, calculada em habitantes por quilômetro quadrado, para o ano de 2010 com base no Perfil Básico dos Municípios elaborado pelo IPECE para 2011;

c) A Taxa de Urbanização do município, para o ano de 2010, com base nos valores calculados pelo IPECE para o Perfil Básico do Município para 2011;

d) A Macrorregião de Planejamento em que o município está localizado, tendo como referência os parâmetros adotados pela SEPLAG para o ano de 2010; e) O Produto Interno Bruto (PIB) per Capita do município, em R$ por habitante,

com base no PBM produzido pelo IPECE para o ano de 2013 (referência a 2010);

f) A participação, em percentual, do PIB setorial da Indústria no PIB total do município, tendo como referência o PBM elaborado pelo IPECE para o ano de 2013, com referência à situação em 2010;

g) O Indicador de Infraestrutura de Apoio24 _{produzido pelo IPECE, em uma escala}

que vai de zero a 100, para fins de apuração do Índice de Desenvolvimento Municipal (IDM) dos municípios cearenses para o ano de 2010;

23 _{O Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Estado do Ceará, IPECE, é o órgão do Governo do} Estado responsável pelas estatísticas oficiais do Ceará.

24

Grupo 3 - Indicadores de Infraestrutura de Apoio Y3.1. Agências de correios por dez mil habitantes: é calculado mediante divisão do número de agências de correio existentes no município pelo número de habitantes e multiplicado por dez mil. Para o cálculo deste indicador foram usadas estimativas populacionais para o ano de 2010 com base nos dados do Censo Demográfico 2010 do IBGE e informações da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (ECT); Y3.2. Agências bancárias por dez mil habitantes: indica a oferta de agências bancárias para cada grupo de dez mil habitantes. O Banco Central (BACEN) e o IBGE serviram de fonte para este indicador; Y3.3.Veículos de carga por cem habitantes: mostra a frota de veículos de carga disponibilizada para cada grupo de cem pessoas. As fontes utilizadas foram o Departamento Estadual do Trânsito (DETRAN) e o IBGE; Y3.4. Coeficiente de proximidade: medida do grau de proximidade do município com Fortaleza, segundo a distância rodoviária, em quilômetros, sendo igual à distância rodoviária máxima da cidade de Fortaleza menos a distância rodoviária do município, dividida pela distância máxima menos a distância mínima, vezes 100, calculado com dados do Departamento de Edificações, Rodovias e Transportes do Estado do Ceará (DERT). Y3.5. Percentual de domicílios com energia elétrica: participação percentual dos domicílios com energia elétrica em relação ao total de domicílios. Estimativa feita com base nos dados do IBGE e da COELCE;

h) O Índice de Desenvolvimento Humano dos Municípios (IDH-M), em uma escala de 0 a 1, para o ano de 2010;

i) O percentual da população do município considerada em nível de extrema pobreza25 _{em 2010, apurado pelo IPECE para o Perfil Básico do Município de}

2011;

j) A Relação entre o Número de unidades básicas de saúde (UBS) por 1.000 habitantes, também apresentado no Perfil do IPECE;

k) A relação entre o número de docentes e o total de alunos matriculados na rede municipal de ensino no ano de 2010 com base no Perfil do IPECE;

l) A Taxa de Escolarização no Ensino Fundamental para 2010, a partir do relatório do IPECE de 2011;

m) A Taxa de Escolarização do Ensino Médio dos municípios no ano de 2010, extraída do PBM do IPECE;

n) A Taxa de Analfabetismo Funcional da população com 15 anos ou mais em 2010, conforme dados extraídos do PBM elaborado pelo IPECE para 2011; o) A relação entre a receita orçamentária per capital e o PIB per capita do

município em 2010, calculado com base nos dados extraídos do PBM produzido pelo IPECE, como um indicador da participação ou da importância econômica da ação do governo municipal;

p) A filiação partidária do prefeito que estivesse no exercício do mandato em 2010, conforme PBM de 2011;

q) A data de emancipação do município, tendo como premissa a hipótese de que quanto mais antigo o município mais consolidadas devem ser suas instituições e estruturas de gerenciamento das políticas públicas; e,

r) A continuidade da gestão, a partir da análise do fato do prefeito municipal no exercício do governo em 2010 (ou seja, para o período 2009-2012), se o mesmo que ocupava o cargo no exercício anterior, 2005-2008, a partir das informações

Y3.6. Rede rodoviária pavimentada relativa à área do município: extensão da rede rodoviária pavimentada (federal + estadual + municipal) em relação à área total do município. Novamente os dados são do DERT; Y3.7. Emissoras de radiodifusão: indica a quantidade de canais de radiodifusão (AM, FM, FM Educativa e Rádio Comunitária) nos municípios. A fonte para este indicador é a Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL).

25 _{População Extremamente Pobre: Com rendimento domiciliar per capita mensal de até R$ 70,00 para} 2010.

sobre prefeitos reeleitos obtidas no sitio da internet26 do Instituto Brasileiro de Administração Municipal (IBAM).

Ainda como etapa para demonstrar a hipótese do presente trabalho, o Índice de Sustentabilidade Ambiental (ISA) adotado pelo PSMV, foi eleito como variável capaz de representar o conjunto de fatores político-institucionais, sendo deliberadamente tratado de forma diferenciada na análise.

Para organizar os indicadores em termos de fatores recorreu-se à análise fatorial, cujo propósito é o de descrever, na medida da possibilidade, a estrutura de covariância entre um conjunto de variáveis em termos de um número menor de variáveis não observáveis, que são denominadas de fatores. Ou seja, ao estudar os inter- relacionamentos existentes entre as variáveis, a análise fatorial permite encontrar um conjunto de fatores, em número menor que o das variáveis originais, que exprimam o que as variáveis partilham em comum.

Sendo a análise fatorial uma técnica já consolidada em termos de sua utilização, ademais de encontrar aderência com as escolhas metodológicas adotadas nos trabalhos nos quais o presente estudo se baseia (JÄNICKE, 2006a, JANICKE, 2006b, JACOB; VOLKERY, 2006), este método pode ser definido como uma tentativa de determinar as relações quantitativas entre as variáveis, verificando seus padrões de movimento para associar, àquelas com um padrão semelhante, o efeito de um fator causal subjacente e específico a estas variáveis. (FÁVERO et al., 2009). Como afirma (MADEIRA, 2012)

“Essa técnica se baseia na suposição da existência de um número de fatores causais gerais, cuja presença dá origem às relações entre as variáveis observadas, de forma que, no total, o número de fatores seja consideravelmente inferior ao número de variáveis. Isso porque muitas relações entre as variáveis são, em grande medida, devido ao mesmo fator causal geral” (MADEIRA, 2012, p. 37).

Ainda na sua discussão sobre os requisitos para uma adequada adoção da análise fatorial, Madeira (2012) recorre a Hair Jr. et. al. (2005) para se associar à ideia de que acerca o tamanho da amostra ideal para aplicação da análise fatorial deve ser igual ou superior a 100 observações, cabendo, conforme defende a autora utilizar de 5 vezes mais observações do que o número de variáveis que compõem o banco de dados.

Condições cumpridas pela amostra adotada que trabalha com 184 observações para cada variável selecionada.

Por outro lado, considerando que o conjunto de variáveis que contribuem para que os governos adotem uma postura inovadora da gestão das políticas ambientais ser bem amplo, com dimensões sociais, econômicas, cognitivas, informacionais e gerenciais, é necessária a utilização de técnicas estatísticas capazes de correlacionar os diferentes indicadores de tecnologia e representá-los por meio do menor número de variáveis sintéticas (fatores), que permita obter conclusões simples e objetivas sobre o fenômeno estudado. Ainda conforme Madeira (2012), o modelo matemático da análise fatorial teria a seguinte representação:

Z1=a11F1+ a12F2+...+ a1mFm+d1u1 Z2=a21F1+ a22F2+...+ a2mFm+d2u2 .

. .

Zn=an1F1+ an2F2+...+ anmFm+dnun

De forma simplificada, tem-se: Zj=Σ ajiFi+djuj (j=1,2,…,n); (i=1,2,…,m) Onde:

Zj = j-ésima variável padronizada;

aji = é o coeficiente de saturação referente ao i-ésimo fator comum da j-ésima variável; Fi= é o i-ésimo fator comum;

dj = é o coeficiente de saturação referente ao j-ésimo fator específico da j-ésima variável;

uj= é o j-ésimo fator específico da j-ésima variável.

Uma vez realizada a análise fatorial, há que se estabelecer a relação entre as variáveis selecionadas que, por sua vez, deverá ser confirmada em função do nível de significância dos coeficientes estimados (p-value < 0,05), de sorte a verificar a existência de valores que justifiquem a utilização da técnica. Ainda segundo Madeira (2012), “se a visualização da matriz de correlações não mostrar um número substancial de valores maiores que 0,30, haverá fortes indícios que a análise fatorial não será adequada”. (MADEIRA, 2012, p. 40).

Fávero et. al. (2009) apontam adicionalmente que para verificar a adequabilidade dos dados para a análise fatorial, podem ser utilizados o índice Kaiser- Mayer-Olkin (KMO), o teste de esfericidade de Bartlett (BTS) e a Matriz Anti-Imagem, sendo que os dois primeiros foram adotados para o estudo em tela.

Enquanto o índice Kaiser-Mayer-Olkin (KMO), que varia de 0 a 1, serve para comparar as magnitudes dos coeficientes de correlações observados com as magnitudes dos coeficientes de correlações parciais, o teste Bartlett de esfericidade serve para testar a hipótese nula de que a matriz de correlações é uma matriz identidade, resultado que inviabilizaria a análise fatorial proposta.

Por fim, recorre-se à Análise dos Componentes Principais (ACP), que leva em consideração a variância total dos dados e que, por suas características, é recomendada quando “o objetivo da análise for reduzir o número de variáveis para a obtenção de um número menor de fatores necessários para explicar o máximo possível a variância representada pelas variáveis originais” (MADEIRA, 2012, p. 42).