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DenPop 309.744506 6.186778 0.000000
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  1. 1. LOCALIZAÇÃO DE NOVAS EMPRESAS EM PORTUGAL CONTINENTAL EM 2010
  2. 2.   2    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010   ÍNDICE 1.   INTRODUÇÃO  ..................................................................................................................................  3   1.1.   ENQUADRAMENTO  ...............................................................................................................................  3   1.2.   METODOLOGIA  .....................................................................................................................................  3   2.   ANÁLISE EXPLORATÓRIA  ............................................................................................................  4   2.1.   APRESENTAÇÃO DOS DADOS  ................................................................................................................  4   2.2.   CARTOGRAFIA....................................................................................................................................4   2.3.   TÉCNICAS UNIVARIADAS  .....................................................................................................................  5   2.3.1   Medidas de tendência central e dispersão  ......................................................................................  6   2.3.2   Medidas de localização  ...................................................................................................................  7   2.3.3   Medidas de especialização  ............................................................................................................  10   2.3.4   Medidas de correlação e associação espacial  ..............................................................................  11   2.3.5   Medidas de variação discreta  .......................................................................................................  13   2.3.6   Análise shift-share  ........................................................................................................................  15   2.4..   TÉCNICAS MULTIVARIADAS  ...............................................................................................................  15   2.4.1.   Métodos Factoriais  ...................................................................................................................  16   2.4.1.1.   Análise em Componentes Principais (ACP)  .............................................................................  16   2.4.2.   Método de Classificação Hierárquica e Não Hierárquica  .......................................................  19   2.4.2.1.   Classificação Hierárquica  ........................................................................................................  19   2.4.2.2.   Classificação Não Hierárquica – Método K-Means  .................................................................  20   3.   ANÁLISE ECONOMÉTRICA  .........................................................................................................  22   3.1.   ESCOLHA DAS VARIÁVEIS  ...................................................................................................................  22   3.2.   O MODELO ECONOMÉTRICO  ...............................................................................................................  24   3.3.   ANÁLISE DOS RESULTADOS ECONOMÉTRICOS  ....................................................................................  25   4.   POSSIBILIDADES DE INVESTIGAÇÕES FUTURAS  ..................................................................  30   5.   BIBLIOGRAFIA  ..............................................................................................................................  30  
  3. 3.   3    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 1. INTRODUÇÃO 1.1. Enquadramento Este trabalho foi elaborado no âmbito da disciplina de Métodos Quantitativos da Análise Espacial, do Mestrado de Economia e Gestão das Cidades da Faculdade de Economia da Universidade do Porto. Pretende-se utilizar as técnicas de análise espacial para estudar a localização de empresas no Continente português no ano de 2010. 1.2. Metodologia No primeiro ponto utilizaram-se as técnicas de análise exploratória, onde a variável nascimento de empresas será caracterizada através de padrões de localização e especialização, e será realizado um estudo para ver a variação discreta do ano de 2004 para o ano de 2010 com recurso à análise shift-share. No segundo ponto faremos a caracterização do surgimento de novas empresas recorrendo a várias variáveis, com o objectivo de sabermos se é possível identificar padrões de correlação e associação entre as variáveis escolhidas, de forma a representa-las num novo conjunto de variáveis (componentes) que resumam e deêm relevância às variáveis originais. Finalmente na terceira parte, faz-se análise econométrica / confirmatória, desenvolvendo-se um modelo de regessão linear e utilizando outros autorregressivos para ver a autocorrelação entre regiões, saber se existe depência ou não. O estudo foi elaborado com recurso a ferrrametas informáticas tais como: ArcExplorer, Excel; Excel Add-In de Medidas de Localização e Especialização, SPSS Statistics e MatLab (com scripts adequados à análise espacial).
  4. 4.   4    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 2. ANÁLISE EXPLORATÓRIA No segunda parte concentramo-nos na descrição e caracterização da nossa variável principal o nascimento de empresas em Portugal Continental em 2010 através de técnicas univariadas e posteriormente de técnicas multivariadas. 2.1.Apresentação dos dados A variável principal do estudo é o nascimento de empresas em Portugal Continental em 2010. Recolheram-se dados referentes ao ano de 2010 e 2004, todos eles disponíveis no site do Instituto Nacional de Estatistica (www.ine.pt). As unidades geográficas do estudo, são numa primeira fase as NUTs II e numa fase posterior as NUTs III ambas apenas de Portugal Continental. Todos os dados recolhidos são quantitativos, mas foram escolhidas diversas unidades de medida. 2.2. Cartografia
  5. 5.   5    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Elaborou-se a cartografia com o objectivo de visualmente ter uma melhor percepção da criação de empresas em Portugal continental em 2010 e a evolução que existiu de 2004 para 2010 considerando para o calculo desta variação apenas os valores de nascimentos de empresas em cada um dos referidos anos. Observando a cartografia podemos ver que as NUTs do Norte e Lisboa são as que apresentam maior número de nascimento de empresas com 42863 e 44679 respectivamente, num nível intermédio temos a NUT do Centro com 26835 empresas criadas e por fim temos a NUT do Alentejo e a do Algarve com fraco número de criação de empresas tendo a primeira região criado 8988 empresas e a segunda 7520 num total de 130885 constituídas em Portugal continental no ano de 2010. Analisando agora o mapa de variação percentual do número nascimento de empresas, constatamos que em todas as regiões essa variação é negativa, ou seja em qualquer região do continente foram criadas mais empresas em 2004 que em 2010. As NUTs com maior diminuição foram Lisboa e Alentejo ambas com -7,46% . A NUT centro teve uma variação intermédia situando-se a quebra nos -3,03%, as regiões que tiveram uma variação menos acentuada foram o Norte (-1,41%) e o Algarve (-0,24%), com valores bastante inferiores aos -4,24% de média em Portugal Continental. 2.3 Técnicas Univariadas Nas técnicas univariadas é importante fazer a distinção entre a análise de estruturas espaciais e análise de dinâmicas espaciais. A análise de estruturas espaciais refere-se exclusivamente a um momento do tempo e vai ter em atenção os padrões espaciais de localização e de especialização da variável em análise nesse momento, a segunda envolve dois momento de tempo diferentes, no caso concreto 2004 e 2010 e mede as tendências de variação desses padrões e os motivos dessas variações (variação discreta e método shift- share). Será ainda realizada uma referência aos resultados obtidos na utilização das medidas de tendência central e dispersão e na utilização das técnicas de correlação e associação espacial.
  6. 6.   6    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 2.3.1 Medidas de tendência central e dispersão Statistics Criação de empresas NUTS II 2004 Criação de empresas NUTSII 2010 N Valid 5 5 Missing 0 0 Mean 27336,20 26177,00 Median 27673,00 26835,00 Mode 7538a 7520a Std. Deviation 18720,558 17781,486 Variance 350459281,700 316181233,500 Minimum 7538 7520 Maximum 48281 44679 Percentiles 25 8625,50 8254,00 50 27673,00 26835,00 75 45878,50 43771,00 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown Relativamente à variável Criação de Empresas em 2010 nas 5 NUTS II de Portugal Continental e depois de analisado o quadro podemos observar que: -­‐ Em média foram constituídas em média 26177 empresas; -­‐ Ordenando as observações de forma crescente, a observação que se encontra no primeiro quartil (25%) da amostra é cerca de 8254 sociedades criadas, no segundo (50%) de 26835 novas empresas e no terceiro (75%) é de 43771 novos nascimentos; -­‐ O número de sociedades constituídas mais frequente é o 7520, apesar de existirem outras modas (a.), esta é a que apresenta o valor mais baixo;  
  7. 7.   7    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 -­‐ Existe  um  desvio  padrão  em  relação  à  média  de  17781  empresas,  um  intervalo  de  variação   entre   o   máximo   e   mínimo   de   novas   sociedades   de   37159   e   um   coeficiente   de   variação   (Desvio-­‐padrão/Média)  de  0,68;       Constata-­‐se  ainda  que,  relativamente  a  2004,  a  dispersão  das  observações  diminui,  sendo  no   ano  de  2004  de  40743  sociedades,  contudo  o  coeficiente  de  variação  manteve-­‐se  idêntico  nos  0,68.   2.3.2 Medidas de localização Índices de concentração Através dos Índices de Concentração conseguimos saber, para cada um dos sectores, se as novas empresas criadas em 2010 estão homogeneamente distribuídas por Portugal Continental ou se, pelo contrário, existe concentração espacial. Os índices de Rogers e de Herfindahl dizem-nos que quanto maiores forem os valores (mais próximos de 1), maior será a concentração espacial, já o índice de Theil é uma medida inversa da concentração, pelo que quanto menor for o seu valor (quanto mais próximo de 0) maior é a concentração espacial. Os resultados obtidos são consistentes entre si quando analisados os índices atrás referidos. Desta forma podemos agrupar os sectores em três grupos: -Grupo de fraca concentração onde temos a criação de novas empresas dos sectores agricultura, produção animal, caça e silvicultura e pesca, construção, comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos, transportes e armazenagem; alojamento, restauração e similares e outras atividades de serviços, o que seria de esperar pois são sectores que se podem espalhar por todo o território nacional, não existindo especificidades geográficas em cada um deles excepto no sector das pescas que A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura, produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformad oras Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transporte s e armazenag em Alojamento, restauração e similares Atividades de informaçã o e de comunicaç ão Atividades imobiliárias Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativ as e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculo s, desportivas e recreativas Outras atividades de serviços Rogers CR 3,580 3,839 4,123 3,887 3,699 3,855 3,840 3,706 4,222 3,955 3,973 3,885 3,894 3,908 3,860 Rogers normalizado CR* 0,193 0,280 0,374 0,296 0,233 0,285 0,280 0,235 0,407 0,318 0,324 0,295 0,298 0,303 0,287 Herfindahl CH 0,236 0,282 0,352 0,284 0,253 0,277 0,277 0,253 0,371 0,293 0,300 0,284 0,285 0,287 0,278 Herfindahl normalizado CH* 0,045 0,102 0,189 0,105 0,066 0,096 0,096 0,066 0,213 0,117 0,126 0,105 0,106 0,109 0,098 Theil CT 1,511 1,402 1,248 1,363 1,461 1,398 1,396 1,474 1,192 1,360 1,349 1,380 1,371 1,384 1,410 Theil normalizado CT* 0,939 0,871 0,775 0,847 0,908 0,869 0,868 0,916 0,741 0,845 0,838 0,857 0,852 0,860 0,876 Coeficiente de localização CL 0,305 0,244 0,192 0,060 0,080 0,063 0,013 0,094 0,186 0,086 0,087 0,116 0,045 0,070 0,071 Coeficiente de Gini CG 0,409 0,317 0,235 0,072 0,112 0,073 0,017 0,121 0,212 0,104 0,093 0,123 0,054 0,084 0,079 Índices de Concentração
  8. 8.   8    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 além de ter uma extensa costa está também associado às atividades do sector agrícola não extrativa. -Grupo de maior concentração em que se destacam novas empresas dos sectores das indústrias transformadoras e das atividades de informação e de comunicação, resultado também previsível dado a necessidade de algumas especificidades como vias de comunicação, densidade populacional, equipamentos de serviços de informação e situação geográfica estratégica para a distribuição dos seus bens e serviços. -Grupo de concentração intermédia é composto pelos restantes sectores, todos eles próximos do grupo de maior concentração, contudo não foram inseridos nesse grupo para destacar os dois sectores que possuíam os maiores valores nos índices de Rogers e Herfindahl e os menores no índice de Theil. Relativamente aos três índices analisados é importante referir que mesmo os sectores inseridos no grupo de maior concentração não possuem valores consistentes para dizermos que são muito concentrados, foi decidido escolher três grupos para se poderem comparar os sectores entre si. Os resultados obtidos não fornecem informações sobre a unidade geográfica em que poderá existir concentração, essa resposta está na análise aos Quocientes de Localização. Analisemos agora os Índices de Gini, Curvas de Localização e Coeficientes de Localização, medidas de concentração relativa que têm a atividade padrão como referência, neste caso concreto será a totalidade dos sectores. - O Índice de Gini é um indicador do grau de concentração espacial e pode ser visto através das curvas de localização (em ficheiro anexo), que evidenciam graficamente a maior ou menor similitude dos perfis de concentração de cada sector com perfil de concentração de cada sector com perfil de concentração geral. Os sectores que apresentam maior grau de concentração em termos relativos (embora este não seja muito elevado) são o Agricultura, produção animal, caça, silvicultura e Pesca e das industrias extrativas, parece razoável que assim seja pois estão fortemente dependentes da localização dos recursos naturais. - No que respeita aos Coeficientes de Localização, são novamente os sectores da Agricultura, produção animal, caça, silvicultura e Pesca e das industrias extrativas que se destacam, o que está em concordância com os resultados anteriormente analisados. Quanto aos restantes sectores (e mesmo os dois anteriores podem ser incluídos nesta conclusão,
  9. 9.   9    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 dado o seus valores não serem elevados) não apresentam uma grande diferenciação entre perfis de concentração no continente e o de cada uma das atividades das sociedades, pois os seu valores são próximos de 0. Quocientes de Localização Quanto maior for o valor dos Quocientes de Localização, maior a concentração espacial relativa. Os sectores que mais se destacam, mesmo os valores não sendo muito elevados para todos os sectores, são o da Agricultura, produção animal, caça, silvicultura e pesca e das industrias extrativas o que está de acordo com os dados fornecidos pelo Índice de Gini. Sendo que o Sector Agricultura, produção animal, caça, silvicultura e pesca apresentam os maiores Quocientes de Localização na região do Alentejo e o sector das Industrias extractivas na região Centro. De salientar ainda que nos casos em que o índice apresenta um valor superior a 1 podemos concluir que a unidade geográfica é relativamente mais importante no contexto nacional em termos de sector, do que em termos gerais de todos os sectores. Por fim fazendo uma breve análise aos restantes sectores constata-se que as novas industrias transformadoras são especialmente mais concentras no Norte; as de eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e captação, tratamento e distribuição de água; Quocientes de Localização A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura , produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústria s extractiv as Indústri as transfor madora s Eletricidade , gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento , gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparaçã o de veículos automóve is e motociclo s Transportes e armazenagem Alojament o, restauraçã o e similares Atividade s de informaç ão e de comunica ção Atividades imobiliária s Atividade s de consultor ia, científica s, técnicas e similares e Atividade s administr ativas e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetácul os, desportiva s e recreativa s Outras atividades de serviços Norte 0,745 1,085 1,587 1,085 0,997 1,145 1,041 1,105 0,818 0,908 0,851 1,221 1,113 0,831 0,868 Centro 1,212 1,733 0,987 1,155 1,220 1,075 0,993 1,040 0,674 0,877 0,903 1,171 1,038 0,944 0,864 Lisboa 0,350 0,284 0,569 0,915 0,786 0,834 0,982 0,724 1,546 1,193 1,254 0,713 0,934 1,202 1,160 Alentejo 4,392 1,845 0,764 0,845 0,921 0,909 0,960 1,335 0,457 0,554 0,830 1,132 0,832 0,951 1,006 Algarve 1,421 1,124 0,553 0,656 1,603 1,003 0,943 1,489 0,620 1,358 0,890 0,676 0,819 1,020 1,285
  10. 10.   10    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 saneamento, gestão de resíduos e despoluição no Norte e Centro; as da Construção no Algarve e Centro, o Comércio por grosso e a retalho e reparação de veículos automóveis e motociclos no Norte e Centro; transportes e armazenagem no Norte; Alojamento, restauração e similares no Algarve; as Atividades de informação e de comunicação em Lisboa; as Atividades imobiliárias em Lisboa e Algarve; as Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativas e dos serviços de apoio em Lisboa; a educação no Norte, Centro e Alentejo; as Atividades de saúde humana e apoio social têm quocientes de Localização muito próximos nas cinco regiões; as Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas na Região de Lisboa e no Algarve e por fim as outras atividades de serviços no Algarve, Lisboa e Alentejo. 2.3.3 Medidas de especialização Índices de especialização Índices de Especialização U.G. Rogers Herfindahl Theil ER ER* EH EH* ET ET* Norte 12,392 0,549 0,171 0,112 2,096 0,774 Centro 12,413 0,552 0,178 0,119 2,081 0,768 Lisboa 12,791 0,599 0,261 0,208 1,870 0,690 Alentejo 12,302 0,538 0,161 0,101 2,124 0,784 Algarve 12,383 0,548 0,174 0,115 2,092 0,773 No quadro observamos a consistência dos resultados em que a região de Lisboa é a NUT que apresenta o maior grau de especialização empresarial das novas sociedades constituídas. As restantes regiões têm um grau de especialização idêntico e um pouco mais baixo que a NUT II Lisboa. Faremos agora uma análise na perspectiva da unidade geográfica, ou seja pretendemos saber em que sectores se especializaram ou não cada uma das NUTS II, para isso utilizaremos os Quocientes de Especialização.
  11. 11.   11    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Relativamente às regiões do Norte e do Centro as novas empresas são especializadas no sector das industrias transformadoras; no respeitante a Lisboa a especialização das novas sociedades centra- se nas atividades de informação e comunicação; o Alentejo tem a sua especialização sobretudo na agricultura, produção animal, caça, silvicultura e pesca, mas também tem um bom quociente nas industrias extrativas; finalmente o Algarve tem a sua especialização de novas empresas nos sectores da construção e alojamento, restauração e similares. Por outro lado, analisando em que sectores as NUTS são menos especializadas relativamente, temos o norte com o sector da agricultura, produção animal, caça, silvicultura e pesca, o Centro com as atividades de informação e de comunicação, Lisboa com as industrias extrativas e com a agricultura, produção animal, caça, silvicultura e pesca, o Alentejo com as atividades de informação e comunicação e o Algarve com as industrias transformadoras. 2.3.4 Medidas de correlação e associação espacial Coeficientes de Associação Sectorial Estes coeficientes medem a intensidade da similitude nos perfis de especialização de duas unidades geográficas. Medem apenas a intensidade e não o sentido da relação entre unidades geográficas. Em termos de análise temos que quanto mais próximo do zero está o coeficiente maior é a similitude de perfis. Analisando  concretamente  os  valores   obtidos,   concluímos   que   embora   os   valores   sejam   todos   relativamente   baixos   o   Norte   tem   maiores   similitudes   no   perfil   de   especialização  com  o  Centro,  o  Centro   com  o  Norte,  Lisboa  tem  os  valores  mais  elevados  por  isso  considera-­‐se  a  região  mais  afastada   em  termos  de  similitudes  de  especialização,  o  mesmo  acontecendo  com  a  região  do  Alentejo,  o   Algarve  apresenta  uma  similitude  de  perfil  de  especialização  idêntico  ao  do  Centro.   Quocientes de Especialização A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura, produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformador as Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transportes e armazenagem Alojamento, restauração e similares Atividades de informação e de comunicação Atividades imobiliárias Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativa s e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas Outras atividades de serviços Norte 0,745 1,085 1,587 1,085 0,997 1,145 1,041 1,105 0,818 0,908 0,851 1,221 1,113 0,831 0,868 Centro 1,212 1,733 0,987 1,155 1,220 1,075 0,993 1,040 0,674 0,877 0,903 1,171 1,038 0,944 0,864 Lisboa 0,350 0,284 0,569 0,915 0,786 0,834 0,982 0,724 1,546 1,193 1,254 0,713 0,934 1,202 1,160 Alentejo 4,392 1,845 0,764 0,845 0,921 0,909 0,960 1,335 0,457 0,554 0,830 1,132 0,832 0,951 1,006 Algarve 1,421 1,124 0,553 0,656 1,603 1,003 0,943 1,489 0,620 1,358 0,890 0,676 0,819 1,020 1,285 Coeficientes de Associação Sectorial Norte Centro Lisboa Alentejo Algarve Norte 0,000 0,049 0,191 0,119 0,128 Centro 0,049 0,000 0,171 0,109 0,089 Lisboa 0,191 0,171 0,000 0,209 0,168 Alentejo 0,119 0,109 0,209 0,000 0,123 Algarve 0,128 0,089 0,168 0,123 0,000
  12. 12.   12    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Coeficientes de Associação Geográfica Os   Coeficientes   de   Associação   Geográfica   medem   a   similitude   dos   padrões   de   concentração   dos   sectores   empresariais.   Mais   uma   vez   medem   apenas   a   intensidade   dessa   relação.  Quanto  maior  for  coeficiente  maior  a  dissemelhança  de  perfis.   Identificamos   os   maiores   coeficientes   (acima   de   0,3)   no   Sector   da     agricultura,   produção  animal,  caça,  silvicultura  e  pesca  em  relação  a  quase  todos  os  outros,  ou  seja  este  é  o   sector   que   apresenta   maior   dissemelhança   entre   os   perfis   de   concentração   geográfica   relativamente  à  grande  maioria  dos  restantes  sectores.  O  sector  que  tem  maior  similitude  entre   perfis   de   concentração   geográfica   com   a   maioria   dos   restantes   é   o   sector   dos   transportes   e   armazenagem  que  apresenta  o  maior  número  de  coeficientes  inferiores  a  0,1.   Coeficiente de Correlação de Bravais-Pearson Coeficientes de Associação Geográfica A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura , produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformad oras Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transportes e armazenag em Alojamento , restauraçã o e similares Atividades de informaçã o e de comunicaç ão Atividades imobiliária s Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrati vas e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculo s, desportiva s e recreativas Outras atividades de serviços Agricultura, produção animal, caça - 0,218 0,350 0,304 0,243 0,296 0,312 0,249 0,431 0,341 0,343 0,279 0,319 0,319 0,316 Indústrias extractivas 0,218 - 0,261 0,215 0,199 0,207 0,238 0,178 0,430 0,323 0,331 0,191 0,231 0,313 0,308 Indústrias transformadoras 0,350 0,261 - 0,164 0,193 0,144 0,178 0,157 0,337 0,259 0,258 0,120 0,155 0,256 0,260 Eletricidade, gás, vapor, água quen 0,304 0,215 0,164 - 0,073 0,044 0,048 0,089 0,215 0,135 0,129 0,069 0,025 0,126 0,131 Construção 0,243 0,199 0,193 0,073 - 0,065 0,084 0,064 0,259 0,139 0,160 0,088 0,088 0,144 0,133 Comércio por grosso e a retalho; re 0,296 0,207 0,144 0,044 0,065 - 0,054 0,058 0,243 0,143 0,143 0,060 0,034 0,130 0,134 Transportes e armazenagem 0,312 0,238 0,178 0,048 0,084 0,054 - 0,088 0,192 0,096 0,093 0,107 0,033 0,079 0,083 Alojamento, restauração e similares 0,249 0,178 0,157 0,089 0,064 0,058 0,088 - 0,280 0,160 0,181 0,065 0,074 0,163 0,148 Atividades de informação e de comun 0,431 0,430 0,337 0,215 0,259 0,243 0,192 0,280 - 0,120 0,100 0,284 0,209 0,117 0,132 Atividades imobiliárias 0,341 0,323 0,259 0,135 0,139 0,143 0,096 0,160 0,120 - 0,045 0,203 0,119 0,045 0,032 Atividades de consultoria, científi 0,343 0,331 0,258 0,129 0,160 0,143 0,093 0,181 0,100 0,045 - 0,197 0,113 0,024 0,040 Educação 0,279 0,191 0,120 0,069 0,088 0,060 0,107 0,065 0,284 0,203 0,197 - 0,084 0,187 0,187 Atividades de saúde humana e apoio 0,319 0,231 0,155 0,025 0,088 0,034 0,033 0,074 0,209 0,119 0,113 0,084 - 0,111 0,116 Atividades artísticas, de espetácul 0,319 0,313 0,256 0,126 0,144 0,130 0,079 0,163 0,117 0,045 0,024 0,187 0,111 - 0,031 Outras atividades de serviços 0,316 0,308 0,260 0,131 0,133 0,134 0,083 0,148 0,132 0,032 0,040 0,187 0,116 0,031 -
  13. 13.   13    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Este coeficiente diz-nos qual o sentido da relação entre os vários sectores de atividade. Do que se pode observar, constatamos que todos os sectores estão positivamente correlacionados entre si, os valores da correlação de Pearson são todos muito próximos de 1, o que significa que o número de empresas de um sector aumenta quando o número de empresas de outro sector aumenta, contudo não é possível estabelecer relações de causalidade a partir dos coeficientes de correlação dado serem todos muito próximos. Estes dados poderão indicar a existência do fenómeno de economias de aglomeração, ou seja tirar vantagens da concentração espacial por exemplo na diminuição de custo de transportes de matérias primas e/ou intermédias e/ou acabadas e troca de conhecimentos e tecnologia. 2.3.5 Medidas de variação discreta Medidas de Variação Absolutas e Relativas   A tendência geral indica uma diminuição de nascimentos de empresas de 2004 para 2010, com cerca de menos 5616 empresas criadas, ou em termos relativos menos 4,109%. Observando as tabelas destacamos quatro sectores que contrariam a tendência geral, apresentando uma variação positiva, são eles o sector da eletricidade, gás, vapor, água quente e fria, ar frio, captação, tratamento e distribuição de água, saneamento, gestão de resíduos e despoluição com mais 59 novas empresas e variação relativa de 46,457%; o sector das atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e atividades administrativas e dos serviços de apoio com a criação de mais 11005 sociedades, em termos percentuais 28,666%; a educação com mais 1296 nascimentos de empresas (13,771%) e finalmente o sector das atividades de saúde humana e apoio social com 1019 novas Variações absolutas A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura, produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformador as Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transportes e armazenagem Alojamento, restauração e similares Atividades de informação e de comunicação Atividades imobiliárias Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativa s e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas Outras atividades de serviços Norte -435 -12 -744 21 -941 -1383 -596 -234 -32 -34 2890 799 668 -26 -554 -613 Centro -276 -13 -459 12 -1330 -946 -413 -351 -72 -7 2779 309 471 -10 -532 -838 Lisboa -121 -10 -331 20 -1224 -1757 -143 -122 -257 -54 3573 73 -225 -410 -2614 -3602 Alentejo -379 -7 -87 1 -298 -529 -139 -105 -19 -42 1048 134 74 -1 -196 -545 Algarve -37 1 -51 5 -166 -177 -20 -75 1 -126 715 -19 31 -23 -77 -18 Total -1248 -41 -1672 59 -3959 -4792 -1311 -887 -379 -263 11005 1296 1019 -470 -3973 -5616 U.G. Total Variações relativas A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura, produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformador as Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transportes e armazenagem Alojamento, restauração e similares Atividades de informação e de comunicação Atividades imobiliárias Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativa s e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas Outras atividades de serviços Norte -34,524 -35,294 -24,514 46,667 -26,016 -14,366 -62,019 -6,765 -5,808 -4,462 26,609 22,986 25,555 -2,562 -25,660 -1,410 Centro -24,731 -37,143 -33,975 37,500 -39,349 -16,344 -65,452 -15,600 -21,176 -1,566 43,722 13,691 32,595 -1,403 -34,726 -3,028 Lisboa -23,048 -62,500 -27,885 52,632 -35,748 -21,930 -28,486 -5,247 -20,078 -5,138 20,366 2,885 -7,267 -21,568 -53,897 -7,460 Alentejo -26,709 -46,667 -26,935 10,000 -36,034 -27,424 -65,877 -11,194 -23,457 -30,657 57,551 18,768 16,408 -0,412 -32,997 -5,611 Algarve -11,821 33,333 -26,702 250,000 -18,024 -12,266 -25,641 -8,961 1,471 -39,748 39,546 -4,378 7,888 -9,746 -15,587 -0,239 Total -26,937 -39,806 -27,468 46,457 -32,533 -17,881 -55,015 -9,043 -16,336 -9,690 28,666 13,771 12,739 -11,441 -41,261 -4,109 U.G. Total
  14. 14.   14    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 empresas o que equivale a uma variação em termos de percentagem de 12,739. Estas variações positivas poderão estar associadas ao desenvolvimento tecnológico, novas energias renováveis, investimento na investigação e na modernização do parque escolar e serviços de saúde por parte do governo e também com envelhecimento da população no caso dos serviços de apoio social. Analisando agora o que aconteceu nas regiões vemos que a tendência continua negativa sendo que Lisboa apresenta a maior diferença negativa, tanto em termos absolutos como percentuais e o Algarve a menor diferença, sendo uma perda quase negligenciável, muito próxima do 0, o que nos diz que a criação de novas empresas no Algarve no ano de 2010 foi muito semelhante em termos de número, havendo algumas diferenças no tipo de sectores escolhidos para a abertura de novas empresas. Todos os resultados apresentados comparam o ano de 2010 com o de 2004. Coeficientes de Reestruturação Sectorial e Coeficientes de Redistribuição Geográfica O Coeficiente de Redistribuição Sectorial relaciona as estruturas de produção de cada NUT II entre 2004 e 2010, de forma a avaliar as dinâmicas de mudança no grau de especialização sectorial. Através da análise feita ao primeiro quadro vemos que os valores são muito semelhantes e próximos de 0 para as cinco regiões, o que significa que no essencial respeitam a estrutura produtiva já existente, mantendo as novas empresas o padrão de especialização. No que respeita ao Coeficiente de redistribuição geográfica, este relaciona a proporção de cada uma das variáveis em cada uma das unidades geográficas de 2004 para 2010, como medida de estabilidade dos padrões de concentração espacial. Mais uma vez os valores são Coeficientes de Reestruturação Sectorial U.G. CRS Norte 0,108 Centro 0,145 Lisboa 0,117 Alentejo 0,157 Algarve 0,101 Total 0,120 Coeficientes de Redistribuição Geográfica A B C D E F G H I J K L M N O+P Agricultura, produção animal, caça e silvicultura e Pesca Indústrias extractivas Indústrias transformado ras Eletricidade, gás, vapor, água quente e fria e ar frio e Captação, tratamento e distribuição de água; saneamento, gestão de resíduos e despoluição Construção Comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos Transportes e armazenage m Alojamento, restauração e similares Atividades de informação e de comunicação Atividades imobiliárias Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares e Atividades administrativ as e dos serviços de apoio Educação Atividades de saúde humana e apoio social Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas Outras atividades de serviços CRG 0,028 0,075 0,021 0,035 0,045 0,023 0,146 0,019 0,036 0,051 0,034 0,033 0,071 0,053 0,108 0,013 Total
  15. 15.   15    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 baixo e próximos de 0 concluindo-se que o padrão de localização permanece idêntico ao que existia em 2004, havendo estabilidade do padrão de localização. 2.3.6 Análise shift-share Com a análise shift-share decompomos os efeitos de variação discreta (entre 2004 e 2010) na estrutura regional-sectorial da variável nascimento de novas empresas No que respeita à variação geral, ou seja à variação que ocorreria se cada NUT II tivesse crescido à taxa de variação do conjunto das NUTS II e sectores de atividade (variação homotética) observamos que a criação de novas empresas em Portugal Continental seria menor que em 2004. Mas cada Nut II e cada sector têm as suas especificidades, sendo que a criação de novas empresas está intimamente ligada a factores de dinamismo sectorial e de competitividade, o que está representado pela variação estrutural e diferencial respectivamente. Assim vemos que as causas desta diminuição de constituição de novas empresas deve-se na Região de Lisboa a factores de competitividade e nas restantes regiões a factores de dinamismo sectorial, pois é onde apresentam valores negativos. 2.4.Técnicas Multivariadas Nas técnicas univariadas concentramo-nos na variável constituição de empresas por NUTII, agora nas técnicas multivariadas o objectivo é caracterizar o conjunto de empresas sediadas no Continente. Análise Shift-Share clássica Valor % Valor % Norte -613,00 -1786,36 1173,36 -364,66 -31,08 1538,01 131,08 Centro -838,00 -1137,04 299,04 -714,57 -238,96 1013,61 338,96 Lisboa -3602,00 -1983,79 -1618,21 1737,03 -107,34 -3355,24 207,34 Alentejo -545,00 -399,09 -145,91 -509,68 349,32 363,78 -249,32 Algarve -18,00 -309,72 291,72 -148,12 -50,77 439,84 150,77 Variação diferencial U.G. Variação efectiva Variação geral Variação líquida Variação estrutural Variáveis Unidade,de,Medida Natureza Pessoas&ao&serviço&das&empresas nº&de&Pessoas Quantitativa Volume&de&Négocio&das&empresas milhares&de&euros Quantitativa VAB&das&empresas milhares&de&euros Quantitativa Rendibilidade&das&Vendas % Quantitativa Produtividade&aparente&do&trablho milhares&de&euros Quantitativa Custos&com&pessoal milhares&de&euros Quantitativa Número&de&empresas nº&de&empresas Quantitativa Formação&bruta&de&capital milhares&de&euros Quantitativa Produção&das&empresas milhares&de&euros Quantitativa Resultado&Liquido&do&Exercicio milhares&de&euros Quantitativa Taxa&de&sobrevivência&das&empresas&nascidas&2&anos&antes % Quantitativa Peso&dos&custos&com&pessoal&no&VAB&das&empresas % Quantitativa
  16. 16.   16    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Para o efeito, foram recolhidos dados das Nuts III relativos a 12 variáveis que caracterizam as empresas localizadas em Portugal continental de diferentes pontos de vista. As técnicas multivariadas usadas são importantes porque permitem a sintetização da informação e identificam relações existentes entre as variáveis através de métodos factoriais ou de redução de dados, agrupando unidades geográficas de acordo com as classes criadas no âmbito da aplicação dos métodos de classificação hierárquica e não hierárquica. 2.4.1.Métodos Factoriais O recurso a métodos factoriais torna-se indispensável dado estarmos a analisar 12 variáveis com uma observação por cada NUT III de Portugal continental, o que originaria uma matriz muito grande com uma enorme quantidade de informação (28X12=336). Os métodos factoriais irão permitir sintetizar a informação facilitando a sua leitura e interpretação. Serão criadas novas variáveis (os factores ou componentes) que agregam várias variáveis originais de acordo com as tendências, estruturas e características em comum. 2.4.1.1.Análise em Componentes Principais (ACP) O método factorial escolhido foi o da Análise em Componentes Principais (ACP) dado ser o método que melhor se adequa às variáveis recolhidas uma vez que estas são todas de natureza quantitativa.   Resultados  obtidos  através  do  SPSS  Statistics  após  a  importação  de  dados  do  Excel       Mean Std. Deviation Analysis N Pessoal ao serviço (N.º) das Empresas 131892,571 226425,067 28 Volume de negócios (1000€) das empresas 12331709,861 28705714,768 28 Valor acrescentado bruto (1000€) das Empresas 3046755,355 7103260,618 28 Rendibilidade das vendas % 8,694 2,461 28 Produtividade aparente do trabalho € 3,783 0,434 28 Custos com o pessoal 1000€ 1760653,778 3913746,597 28 Nº de empresas 37863,964 52202,522 28 FBC 1000€ 637857,673 1460420,868 28 Produção (1000€) das Empresas 8437847,017 19535494,179 28 Resultado líquido do exercício 1000€ 685128,581 2213348,952 28 Taxa de sobrevivência (%) das Empresas nascidas 2 anos antes 52,443 4,484 28 Peso dos custos com pessoal no valor acrescentado bruto das Empresas 44,037 7,847 28 Descriptive Statistics
  17. 17.   17    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010       No quadro de Communalities na coluna Exctraction obtemos a proporção de variância explicada pelo conjunto de componentes principais retidas na análise. Os valores obtidos são próximos de 1 por isso não haverá necessidade de retirar ou adicionar factores à análise.       As colunas Extraction e Rotation Sums of squared Loadings do quadro acima fornecem-nos a informação sobre a percentagem da variância explicada pelas componentes principais. Sendo a extração das componentes principais feita por ordem decrescente da variância explicada e através da adopção do critério do valor próprio superior a 1 é possível identificar o número de Initial Extraction Pessoal ao serviço (N.º) das Empresas 1,000 ,987 Volume de negócios (1000€) das empresas 1,000 ,995 Valor acrescentado bruto (1000€) das Empresas 1,000 ,994 Rendibilidade das vendas % 1,000 ,818 Produtividade aparente do trabalho € 1,000 ,612 Custos com o pessoal 1000€ 1,000 ,995 Nº de empresas 1,000 ,970 FBC 1000€ 1,000 ,982 Produção (1000€) das Empresas 1,000 ,995 Resultado líquido do exercício 1000€ 1,000 ,979 Taxa de sobrevivência (%) das Empresas nascidas 2 anos antes 1,000 ,840 Peso dos custos com pessoal no valor acrescentado bruto % das Empresas 1,000 ,811 Communalities Extraction Method: Principal Component Analysis. Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulati ve % Total % of Variance Cumulativ e % 1 8,776 73,136 73,136 8,776 73,136 73,136 8,063 67,189 67,189 2 1,128 9,399 82,535 1,128 9,399 82,535 1,792 14,937 82,126 3 1,072 8,930 91,465 1,072 8,930 91,465 1,121 9,339 91,465 4 ,749 6,244 97,710 5 ,217 1,811 99,521 6 ,049 ,408 99,929 7 ,006 ,053 99,982 8 ,001 ,010 99,992 9 ,001 ,005 99,997 10 ,000 ,002 99,998 11 ,000 ,001 100,000 12 4,379E-05 ,000 100,000 Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
  18. 18.   18    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 componentes principais a partir do qual o contributo da retenção de mais uma componente é negligenciável. Assim o número de componentes a reter é 3, explicando estas 91,465% da variância total. O gráfico Scree Plot  confirma  a  escolha  atendendo  ao  critério  do  valor  próprio   superior  a  1.         A Rotated Component Matrix é uma matriz de correlações entre as variáveis originais e as componentes principais retidas. Para conseguirmos interpretar o quadro anterior e as componentes principais que foram originadas temos que identificar as correlações de maior intensidade e o sentido dessas correlações. O primeira componente principal (1) está positivamente correlacionado com maioria das variáveis, com o pessoal ao serviço das empresas, volume de negócios, VAB, custos com pessoal, número de empresas, formação bruta de capital, produção das empresas e resultado líquido do exercício, pelo que será uma componente de Dimensão Económica. A segunda componente principal (2) tem uma correlação positiva com a rendibilidade das vendas e número de empresas e uma correlação negativa com a taxa de sobrevivência das empresas nascidas 2 anos antes, poderá indiciar uma componente de relação inversa entre rendibilidade das vendas e sobrevivência de empresas nascidas 2 anos antes. A terceira componente principal correlaciona positivamente a produtividade aparente do trabalho e o peso dos custo do pessoal no VAB o que sugere uma componente de Produtividade do Trabalho.     1 2 3 Pessoal ao serviço (N.º) das Empresas ,963 ,235 ,070 Volume de negócios (1000€) das empresas ,974 ,215 -,028 Valor acrescentado bruto (1000€) das Empresas ,974 ,211 -,026 Rendibilidade das vendas % ,561 ,699 -,122 Produtividade aparente do trabalho € ,415 -,317 ,582 Custos com o pessoal 1000€ ,973 ,217 ,001 Nº de empresas ,916 ,336 ,131 FBC 1000€ ,968 ,210 -,041 Produção (1000€) das Empresas ,974 ,214 -,031 Resultado líquido do exercício 1000€ ,968 ,192 -,076 Taxa de sobrevivência (%) das Empresas nascidas 2 anos antes -,297 -,862 -,096 Peso dos custos com pessoal no valor acrescentado bruto % das Empresas -,238 ,170 ,852 Rotated Component Matrixa Component Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
  19. 19.   19    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010                   O quadro Component Score Coeficient Matrix dá-nos os coeficientes que permitem representar as componentes principais em combinação linear das variáveis originais que nos fornece depois os valores da Component Score Covariance que nos diz que as componentes são independentes pois apresentam correlações nulas entre si, resultado que será importante para o método de classificação hierárquica e não hierárquica. 2.4.2.Método de Classificação Hierárquica e Não Hierárquica 2.4.2.1.Classificação Hierárquica Os métodos de classificação Hierárquico e não Hierárquico permitem agrupar diferentes unidades estatísticas em grupos o mais homogéneos possível internamente e o mais heterogéneo possível entre si. O que define estes dois métodos é o facto de o de classificação hierárquico definir uma hierarquia de diferentes planos de classificação em que cada partição se agrupa sucessivamente classes de partições anteriores em novas classes, sem definir à partida um número determinado de classes a obter. Já no método de classificação não hierárquico o número de classes é fixado previamente e ligação de cada unidade geográfica a cada classe é determinada pelas interações sucessivas através de critérios de semelhança/dissemelhança adaptadas ao que está a ser analisado neste caso às unidades estatísticas e à natureza dos dados, concretamente para este estudo, dados quantitativos. O estudo é feito novamente para as NUTS III e a análise de classificação tem como base as variáveis extraídas no processo de Análise da Componentes Principais, as Component Scores, evitando eventuais influencias nos resultados causados por diferentes unidades de medida das variáveis, não existindo assim a necessidade de proceder à estandardização das variáveis. 1 2 3 1 1,000 0,000 0,000 2 0,000 1,000 0,000 3 0,000 0,000 1,000 Component Score Covariance Matrix Component Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.
  20. 20.   20    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010                         A classificação hierárquica parte da correspondência inicial de uma só unidade geográfica a uma classe. De forma sucessiva, o critério de separação entre classes vai sendo relaxado e vão-se agrupando pares de classes mais semelhantes, até que todas as unidades geográficas estejam afectas a uma só classe. Tanto na Aglomeration Schedule como o Dendograma a partição deve ser feita no nível hierárquico com maior distância relativamente ao nível hierárquico seguinte, dado que pequenas distâncias apresentam ainda uma associação importante entre as unidades geográficas. Assim conclui-se que a partição com maior diferença de agregação se encontra na ordem 26 com 2 classes, de seguida na ordem 24 com 4 classes, e seguidamente na ordem 22 com 6 classes este resultado é comprovado pelo Dendograma. 2.4.2.2.Classificação Não Hierárquica – Método K-Means O Método K-Means é um processo em que uma classificação inicial das unidades estatísticas por grupos homogéneos sofre uma reclassificação/reafectação iterativa até à altura em que uma reafectação adicional aumenta a heterogeneidade intra-classe e/ou a homogeneidade entre classes que não é desejável. Esta reafectação é feita segundo o critério da distância ao centro de classe, que se actualizará a cada iteração, em particular segundo o critério das distâncias euclidianas simples. Escolhendo o número de classes igual a 6 o indicado peça classificação hierárquica temos: Cluster 1 Cluster 2 Cluster 1 Cluster 2 1 12 13 ,029 0 0 6 2 17 24 ,036 0 0 4 3 8 15 ,065 0 0 9 4 17 25 ,069 2 0 7 5 19 27 ,071 0 0 11 6 7 12 ,092 0 1 11 7 17 26 ,130 4 0 12 8 16 18 ,151 0 0 15 9 8 20 ,176 3 0 15 10 1 6 ,198 0 0 17 11 7 19 ,240 6 5 17 12 9 17 ,255 0 7 19 13 2 11 ,287 0 0 21 14 3 5 ,304 0 0 18 15 8 16 ,317 9 8 20 16 10 23 ,547 0 0 19 17 1 7 ,609 10 11 20 18 3 14 ,652 14 0 21 19 9 10 ,763 12 16 22 20 1 8 1,388 17 15 22 21 2 3 1,543 13 18 23 22 1 9 1,661 20 19 23 23 1 2 4,180 22 21 24 24 1 4 6,420 23 0 25 25 1 22 12,106 24 0 26 26 1 28 17,170 25 0 27 27 1 21 27,714 26 0 0 Agglomeration Schedule Stage Cluster Combined Coefficients Stage Cluster First Appears Next Stage
  21. 21.   21    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 A tabela Anova apenas nos fornece as variáveis que mais contribuem para os resultados da classificação, neste caso e por ordem decrescente de importância temos a Dimensão das Empresas, depois a produtividade do trabalho e fim a concorrência a relação inversa entre rendibilidade das vendas e sobrevivência de empresas nascidas 2 anos antes. Clusters Finais: -­‐ O Cluster 1 é composto pelas NUTS III Douro, Trás os Montes, Baixo Vouga, Baixo Mondego, Pinhal Interior, Dão-Lafões, Serra da Estrela, Beira Interior Norte; Beira Interior Sul; Cova da Beira, Oeste, Médio Tejo, Alentejo Litoral, Alto Alentejo, Alentejo Central, Baixo Alentejo e Lezíria do Tejo. Estas são unidades com fraca dimensão económica e fraca produtividade do trabalho são zonas do interior onde houve muita deslocalização de industria e de pessoas. Unidade Geográfica Cluster Distance 1 Minho-Lima 5 ,679 2 Cávado 5 ,574 3 Ave 5 ,669 4 Grande Porto 4 0,000 5 Tâmega 5 ,333 6 Entre Douro e Vouga 5 ,458 7 Douro 1 ,627 8 Alto Trás-os-Montes 1 ,804 9 Baixo Vouga 1 ,730 10 Baixo Mondego 1 1,162 11 Pinhal Litoral 5 ,876 12 Pinhal Interior Norte 1 ,396 13 Dão-Lafões 1 ,433 14 Pinhal Interior Sul 5 ,896 15 Serra da Estrela 1 ,839 16 Beira Interior Norte 1 ,544 17 Beira Interior Sul 1 ,611 18 Cova da Beira 1 ,275 19 Oeste 1 ,888 20 Médio Tejo 1 ,959 21 Grande Lisboa 6 0,000 22 Península de Setúbal 2 0,000 23 Alentejo Litoral 1 ,716 24 Alto Alentejo 1 ,448 25 Alentejo Central 1 ,312 26 Baixo Alentejo 1 ,635 27 Lezíria do Tejo 1 ,683 28 Algarve 3 0,000 Cluster Membership Case Number Mean Square df Mean Square df REGR factor score 1 for analysis 3 5,239 5 ,037 22 143,025 ,000 REGR factor score 2 for analysis 3 4,302 5 ,249 22 17,249 ,000 REGR factor score 3 for analysis 3 4,411 5 ,225 22 19,634 ,000 Error F Sig. The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters.The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tes ANOVA Cluster 1 2 3 4 5 6 REGR factor score 1 for analysis 3 -,32549 -,42479 -,53778 1,04122 ,09750 4,77209 REGR factor score 2 for analysis 3 ,04209 2,99534 1,93017 ,95467 -1,03300 ,63533 REGR factor score 3 for analysis 3 -,49635 -,73590 3,27066 1,38690 ,76079 -,80929 Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 4 5 6 1 2,965 4,219 2,499 1,707 5,142 2 2,965 4,147 3,289 4,329 5,708 3 4,219 4,147 2,644 3,935 6,820 4 2,499 3,289 2,644 2,288 4,341 5 1,707 4,329 3,935 2,288 5,206 6 5,142 5,708 6,820 4,341 5,206 Distances between Final Cluster Centers Cluster
  22. 22.   22    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 -­‐ O Cluster 2 é apenas a Peninsula de Setubal com pequena dimensão económica e com fraca produtividade do trabalho, contudo tem um bom indicador de relação inversa entre Rendibilidade das Vendas e Solvabilidade de empresas nascidas 2 anos antes o que indicará que que há uma grande rendibilidade de vendas, mas poucas sobrevivências, isto poderá acontecer pela localização da autoeuropa uma das maiores empresas em Portugal continental e pela alta taxa de desemprego da região, o que a torna um mercado fraco em termos finais e assim poderá indicar que há muitas empresas que não se aguentam no mesmo. -­‐ O Cluster 3 é a Região do Algarve, é uma NUT com pequena dimensão económica, mas boa produtivida do trabalho e rácio de rendibilidade das vendas inverso à sobrevivência de empresas nasciadas 2 anos antes, isto poderá acontecer por ser uma região de elevado trabalho sazonal, pois tem meses muito bons (meses da época alta) e outros maus (época baixa) indiciando criação de empresas só para a altura boa do ano. -­‐ O Cluster 4 é o Grande Porto tem uma boa dimensão económica e boa produtividade do trabalho é a segunda região mais forte economicamente e o segundo centro de decisões de Portugal. -­‐ O Cluster 5 é o conjunto das NUT III Minho-Lima, Cávado, Ave, Tâmega, Entre o Douro e Vouga, Pinhal são regiões com alguma dimensão económica e com boa produtividade do trabalho, são zonas com alguma industria o se que reflete nos resultados. -­‐ O Cluster 6 é Lisboa é a região com maior dimensão económica, para comprovar os resultados basta dizer que é a Capital e o centro de todas as decisões nacionais. Quanto às distancias entre os Clusters, observa-se que a classe 6 é a mais afastada em relação a todas as outras classes. O maior afastamento é entre a classe 6 e 3 ou seja a NUT III Lisboa e a do Algarve e as classes mais próximas são a 1 e 5. 3. ANÁLISE ECONOMÉTRICA 3.1.Escolha das Variáveis O objectivo do estudo é compreender de que forma os factores escolhidos influenciam a constituição de novas empresas, em que medida e qual o sentido dessa influência. Efetuou-se um estudo cross-section, ou seja num determinado momento (o ano de 2010, onde foram recolhidos dados do número de sociedades constituídas por NUTS III, sendo esta a variável dependente.
  23. 23.   23    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 O nosso objectivo agora é ver quais são os factores estão ligados ao nascimento de novas sociedades, positiva e negativamente e quais os que têm maior ou menor peso. Assim foram recolhidos dados estatísticos referentes à potencial comercialização de bens e serviços intermédios e finais, à concorrência e ao funcionamento de mercado. O objectivo é com estas variáveis dependentes explicar a localização de novas empresas nas NUTs III. Desta forma foram recolhidos os seguintes dados: -­‐ População Residente que representa o potencial de comércio final. -­‐ Número de empresas existente que representa a oportunidade de relações comerciais intermédias. -­‐ Mortes de empresas que representa a oportunidade de entrada no mercado em substituição de outras empresas. -­‐ Volume de negócio das empresas que representa o comércio intermédio de matérias primas e bens intermédio e acabados entre empresas e o potencial empresarial da região. -­‐ Densidade Populacional que representa a concentração de pessoas, ou seja um potencial maior número de cliente concentrados no local. Daqui serão formuladas hipóteses de evidencia empírica para vermos se estes factores influenciam como teoricamente se prevê positiva ou negativamente e com que intensidade a criação de novas empresas em Portugal continental. A hipótese que se formula é a seguinte: Hipótese H1: A População Residente é importante na escolha da localização quando se pretende criar uma empresa, porque os empreendedores valorizam regiões com uma população numerosa, o que lhes proporcionará teoricamente uma mercado final superior. Hipótese H2: O número de empresas existentes representa o mercado empresarial existente na região, quanto maior for esse número maior será a rede empresarial e o potencial de relações comerciais, a nova empresa terá mais oportunidade de negócio e maior facilidade em adquirir know how e inovar. Este factor também tem uma relação positiva com o nascimento de novas sociedades. Hipótese H3: O número de mortes de empresas é uma oportunidade de entrar no mercado substituindo existentes, é a oportunidade de captar clientes finais, trabalhadores e know how de outras empresas. Há teoricamente uma relação positiva com a criação de novas empresas.
  24. 24.   24    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Hipótese H4: Volume Acrescentado das empresas , representa a dimensão do mercado de intermédio e a a potencial criação de valor que existe na região , quanto maior for, maior é o potencial de trocas comercias de matérias primas e intermédias e produtos finais e serviços, logo a relação existente será teoricamente positiva, pois poderá gerar oportunidades de negócios. Hipótese H5: A Densidade Populacional a concentração de pessoas numa região, potencializa o número de clientes situados numa determinada região. A relação deste factor com a criação de empresas será positivo. 3.2. O modelo econométrico Foi construída uma regressão linear NEmp = b1 + b2 PopR + b3 Emp +b4 MEmp+ b5 VABEmp + b6 DenPop + e - NEmp é a variável dependente e representa o nascimento de novas empresas numa região. - Os coeficientes da regressão são b1; b2; b3; b4; b5; b6 - As variáveis independentes são: PopR– População Residente Emp – Empresas existentes MEmp – Morte de empresas VBA – Volume Acrescentado das empresas DenP –Densidade Populacional -­‐ e representa os resíduos da regressão Mais uma vez todos os dados foram retirados do INE na sua página da Internet (www.ine.pt).
  25. 25.   25    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 3.3.Análise dos Resultados Econométricos Modelo de Regressão Linear Dado da função de regressão da criação de empresas não ser empiricamente observável, pois os seu coeficientes são desconhecidos, foi necessário proceder á estimação desses coeficientes. Utilizou-se o método enter e obtiveram-se os valores apresentados no quadro seguinte: Assim a equação de regressão do modelo linear é: NEmp = -44,49182 +0,00185PopR+ 0,03536Emp+ 0,3345MEmp+ 0,01943VABE+ 0,67584DenPop + e Através destes resultados vemos que todos os factores tiveram a relação esperada, ou seja positiva. Qualidade do Ajustamento Um critério da qualidade do ajustamento é a pertinência dos resultados obtidos, como visto acima os dados estão de acordo com o esperado. Assim se a população residente aumentar 1000 pessoas são criadas 1,85 empresas, se o número de empresas da região aumentar 1000 serão criadas mais 35 novas empresas, se o Valor acrescentado for mais 1.000.000 de Euros o nascerão 0,019 empresas, se fecharem 1000 empresas serão criadas 335 e por fim se viverem mais 10.000 pessoas por km2 6,8 de novas empresas nascerão. Outro critério é a análise a alguns indicadores como:
  26. 26.   26    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 A análise de bondade esta é vista através da proporção de variância explicada pela regressão, no caso concreto o coeficiente de determinação é R2= 0,999, resultado óptimo. A análise de significância que é caracterizada pelo contributo que as variáveis explicativas têm no comportamento da variável dependente, pode ser individual (t student) ou conjunta (FSnedecor), contudo os dois testes são complementares, assim os valores da Tstudent e FSnedecor têm que ser inferiores a 5% para serem significantes. A significância do teste pode ser comprovada pela tabela que fornece os coeficientes e na tabela Anova analisando os valores da coluna p-nível (Sig. (λ)). Modelos espaciais autoregressivos Modelo OLS e Teste I de Moran Nesta parte será analisado a presença de um factor de dependência espacial, realizando testes de autocorrelação espacial, que é a correlação de uma variável numa certa área com valores dessa mesma variável em áreas vizinhas. O teste baseado na estatística do I de Moran analisa a presença de um factor de dependência espacial. Este teste baseia-se nos resíduos da estimação OLS do modelo básico de regressão linear espacial, ele mede a relação do desvio padronizado de uma variável numa área com o desvio padronizado das áreas vizinhas para a mesma variável. Assim o I de Moran é dado pela expressão seguinte e varia de -1 a 1.
  27. 27.   27    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Depois de encontrado o valor de índice é necessário ver se o valor é significativo ou não para isso pode utilizar-se o pseudo-significância dados que podemos ver no próximo quadro. Ordinary Least-squares Estimates Dependent Variable = NascE R-squared = 0.9938 Rbar-squared = 0.9924 sigma^2 = 1330683587.5737 Durbin-Watson = 1.9771 Nobs, Nvars = 28, 6 *************************************************************** Variable Coefficient t-statistic t-probability Const 25473.763939 1.625272 0.118346 POPR -6.976941 -1.917781 0.068212 Emp -104.647847 -5.070879 0.000044 MEmp -11.694059 -2.906626 0.008180 VABEmp -158.530835 -2.042007 0.053320 DenPop 309.923214 5.428388 0.000019 Moran I-test for spatial correlation in residuals Moran I -0.01116183 Moran I-statistic 0.67689785 Marginal Probability 0.49847077 mean -0.07540182 standard deviation 0.09490352
  28. 28.   28    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 Através da análise dos dados vemos que poderia existir uma correlação espacial inversa dado o valor de I ser negativo (-0,011), embora muito próximo de zero pelo que a correlação negativa seria pequena, contudo não é possível tirar nenhuma conclusão porque o nível de significância é muito elevado 9,5%. Recorrendo agora ao Modelo SAR O Modelo SAR (Mixed autogressive-regressive model) obtém-se a partir do modelo geral impondo a restrição de λ=0. Spatial autoregressive Model Estimates Dependent Variable = NascE R-squared = 0.9939 Rbar-squared = 0.9925 sigma^2 = 1032661224.0535 Nobs, Nvars = 28, 6 log-likelihood = -320.60317 *************************************************************** Variable Coefficient Asymptot t-stat z-probability Const 28496.358515 1.927351 0.053936 POPR -6.692647 -2.068493 0.038594 Emp -107.111012 -5.755887 0.000000 MEmp -13.130607 -3.061332 0.002204 VABEmp -177.738763 -2.351863 0.018680 DenPop 314.475585 6.182080 0.000000 rho -0.021968 -0.596834 0.550618 LM error tests for spatial correlation in SAR model residuals
  29. 29.   29    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 LM value 0.03328480 Marginal Probability 0.85523648 chi(1) .01 value 6.63500000 Analisando os dados vemos que apesar de ter uma variância explicada ótima (0,99) o factor de dependência espacial não é relevante pois rho apresenta um valor estatisticamente não significativo (>5%, neste caso 5,5%), não é assim possível retirar conclusões quanto à dependência espacial. No que respeita à autocorrelação espacial, no modelo SAR realizada através do Teste LM, os valores observados de 0,033 para o rácio LM, de 6,645 para o Quiquadrado e de 85% (>5%) revelam ausência de correlação espacial neste ajustamento pelo que não se justifica a passagem ao modelo SAC. Análise do Modelo SEM Spatial error Model Estimates Dependent Variable = NascE R-squared = 0.9938 Rbar-squared = 0.9924 sigma^2 = 1044606914.0418 log-likelihood = -320.76823 Nobs, Nvars = 28, 6 *************************************************************** Variable Coefficient Asymptot t-stat z-probability Const 25074.704492 1.842484 0.065404 POPR -6.885790 -2.154984 0.031163 Emp -104.979160 -5.813795 0.000000 MEmp -11.678871 -3.245884 0.001171 VABEmp -158.489444 -2.309474 0.020917
  30. 30.   30    Localização de novas empresas em Portugal Continental em 2010 DenPop 309.744506 6.186778 0.000000 lambda -0.044961 -0.149807 0.880917 Mais uma vez o valor da variância é ótimo (0,99), contudo o valor de λ é 88% (>5%) tornando o factor de dependência espacial sem significado. Assim podemos concluir que a introdução da dependência espacial não revelou a existência de estruturas de correlação espacial, ou seja a probabilidade de construir uma empresa em determinada NUT III não parece ser influenciada pela criação de empresas em NUTS III vizinhas. 4. Possibilidade de Investigações Futuras Os resultados econométricos mostram através da regressão linear que há vários factores que influenciam o criação de empresas, mas seria interessante realizar um estudo que com mais variáveis tais como os impostos pagos pelas empresas, custos com pessoal, produção ou nível de estudos dos trabalhadores. E realiza-lo também por sectores de actividade. Poderia ainda investigar-se as razões para a aparente inexistência de dependência espacial. 5. Bibliografia Prof.  Flávio  Henrique  M  de  A  Freire,  Introdução  à  Estatística  Espacial,   http://www.observatoriodasmetropoles.ufrj.br  em  6/02/2013   <www.ine.pt>  em  05/02/2013  

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