No public surveys, no data? A proposal for income forecast in brazilian municipalities
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por eng |
Título da fonte: | Revista Ibero Americana de Estratégia - RIAE |
Texto Completo: | https://periodicos.uninove.br/riae/article/view/22993 |
Resumo: | Objective: Due to the lack of regularity from the census in Brazil, the proposal to use alternative indicators is relevant. The population's income, primary census information, is a variable used in studies in different areas such as public policies, forecasting, and planning a new business. However, on average, this information is released every ten years in Brazil; thus, it is necessary to explore frequency variables to estimate the population's income. In this sense, this study proposes a predictive income model based on technological and communication aspects.Method: We choose two variables: internet and cable TV access. Our study included the analysis of the 5570 Brazilian municipalities through linear (OLS) and spatial models (Spatial Auto-Regressive [SAR] and Geographically Weighted Regression [GWR]).Results: The results with the spatial models showed better results. The autoregressive spatial regression (SAR) presented a more significant explained variance (R2 = 0.51) than the linear model (R2 = 0.41) and the GWR model (R2 = 0.44), which indicates a significant spatial dependence and contribution of the geographic perspective in modeling and explaining the phenomenon.Conclusion: The results were found to contribute to the development of public policies in regions with difficult access to information on the population's income and with managers and companies in the technology area that seek to plan the improvement and expansion of the provision of digital communication services through a model updated with secondary public data. |
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No public surveys, no data? A proposal for income forecast in brazilian municipalities¿Sin encuestas públicas, sin datos? La propuesta de previsión en los municipios brasileñosSem pesquisas públicas, sem dados? A proposta de previsão de renda nos municípios brasileirosforecast incomespatial statisticspublic datapublic policiescensusprevisión de ingresosestadísticas espacialesdatos públicospolíticas públicascensoprevisão de rendaestatísticas espaciaisdados públicospolíticas públicascenso.Objective: Due to the lack of regularity from the census in Brazil, the proposal to use alternative indicators is relevant. The population's income, primary census information, is a variable used in studies in different areas such as public policies, forecasting, and planning a new business. However, on average, this information is released every ten years in Brazil; thus, it is necessary to explore frequency variables to estimate the population's income. In this sense, this study proposes a predictive income model based on technological and communication aspects.Method: We choose two variables: internet and cable TV access. Our study included the analysis of the 5570 Brazilian municipalities through linear (OLS) and spatial models (Spatial Auto-Regressive [SAR] and Geographically Weighted Regression [GWR]).Results: The results with the spatial models showed better results. The autoregressive spatial regression (SAR) presented a more significant explained variance (R2 = 0.51) than the linear model (R2 = 0.41) and the GWR model (R2 = 0.44), which indicates a significant spatial dependence and contribution of the geographic perspective in modeling and explaining the phenomenon.Conclusion: The results were found to contribute to the development of public policies in regions with difficult access to information on the population's income and with managers and companies in the technology area that seek to plan the improvement and expansion of the provision of digital communication services through a model updated with secondary public data.Objetivo: Debido a la falta de regularidad del censo en Brasil, la propuesta de utilizar indicadores alternativos es relevante. El ingreso de la población, información primaria del censo, es una variable utilizada en estudios en diferentes áreas como las políticas públicas, la previsión y la planificación de un nuevo negocio. Sin embargo, en promedio, esta información se publica cada diez años en Brasil; por lo tanto, es necesario explorar variables de frecuencia para estimar los ingresos de la población. En este sentido, este estudio propone un modelo predictivo de ingresos basado en aspectos tecnológicos y de comunicación.Metodo: Elegimos dos variables: acceso a internet y televisión por cable. Nuestro estudio incluyó el análisis de los 5570 municipios brasileños a través de modelos lineales (OLS) y espaciales (Spatial Auto-Regressive [SAR] y Geographically Weighted Regression [GWR]).Resultados: Los resultados con los modelos espaciales mostraron mejores resultados. La regresión espacial autorregresiva (SAR) presentó una varianza explicada más significativa (R2 = 0.51) que el modelo lineal (R2 = 0.41) y el modelo GWR (R2 = 0.44), lo que indica una dependencia espacial significativa y aporte de la perspectiva geográfica en modelización y explicación del fenómeno.Conclusión: Los resultados fueron encontrados para contribuir al desarrollo de políticas públicas en regiones con difícil acceso a la información sobre los ingresos de la población y con empresarios y empresas del área de tecnología que buscan planificar la mejora y ampliación de la prestación de servicios de comunicación digital a través de un modelo actualizado con datos públicos secundarios.Objetivo: Com à falta de regularidade dos censos no Brasil a proposta de utilização de indicadores alternativos é relevante. A renda da população, informação primária do censo, é uma variável utilizada em estudos em diversas áreas como políticas públicas, previsão e planejamento de novos negócios. Porém, em média, essas informações são divulgadas a cada dez anos no Brasil; assim, é necessário explorar variáveis de frequência para estimar a renda da população. Nesse sentido, este estudo propõe um modelo preditivo de renda baseado em aspectos tecnológicos e de comunicação.Método: Escolhemos duas variáveis: acesso à internet e TV a cabo e incluíamos na análise 5.570 cidades brasileiras por meio de modelos lineares (OLS) e espaciais.Resultados: Os resultados com os modelos espaciais mostraram melhores resultados. A regressão espacial autorregressiva (SAR) apresentou uma variância explicada maior (R2 = 0,51) do que o modelo linear (R2 = 0,41) e o modelo GWR (R2 = 0,44), o que indica uma dependência espacial significativa e contribuição da perspectiva geográfica no fenômeno investigado.Conclusão: Constatou-se que os resultados contribuem para o desenvolvimento de políticas públicas em regiões com difícil acesso à informações sobre a renda da população e junto a gestores e empresas da área de tecnologia que buscam planejar a melhoria e ampliação da oferta de serviços de comunicação digital por meio de um modelo atualizado com dados públicos secundários.Universidade Nove de Julho - Uninove2023-04-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfapplication/pdfhttps://periodicos.uninove.br/riae/article/view/2299310.5585/2023.22993Revista Ibero-Americana de Estratégia; Vol. 22 No. 1 (2023): Continuous flow; e22993Revista Ibero-Americana de Estratégia; Vol. 22 Núm. 1 (2023): Continuous flow; e22993Revista Ibero-Americana de Estratégia; v. 22 n. 1 (2023): Fluxo contínuo; e229932176-0756reponame:Revista Ibero Americana de Estratégia - RIAEinstname:Revista Ibero-Americana de Estratégia (RIAE)instacron:RIEOEIporenghttps://periodicos.uninove.br/riae/article/view/22993/10372https://periodicos.uninove.br/riae/article/view/22993/10373Copyright (c) 2023 The Authorshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessLimongi, RicardoRonqui, Rafael MartinsCoelho, Pedro PauloFrancisco, Eduardo de Rezende2023-12-19T18:46:49Zoai:ojs.periodicos.uninove.br:article/22993Revistahttps://periodicos.uninove.br/riaePRIhttps://periodicos.uninove.br/riae/oai||bennycosta@yahoo.com.br2176-07562176-0756opendoar:2023-12-19T18:46:49Revista Ibero Americana de Estratégia - RIAE - Revista Ibero-Americana de Estratégia (RIAE)false |
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