Nos tempos atuais, cada vez mais tem se discutido sobre a importância da Economia Criativa para países e regiões. De fato, praticamente toda atividade humana utiliza-se em alguma medida da criatividade, por isso, existe um movimento nos últimos anos para reconhecer em determinadas atividades conteúdo intelectual, cultural e artístico que agregam valor a bens e serviços. A partir dos anos 2000 surgiram diversas metodologias cujo objetivo era mensurar a Economia Criativa, isso despertou grande interesse dos governos locais e nacionais, pois isso poderia ser usado para direcionar esforços e investimentos públicos com a finalidade de alavancar o desenvolvimento econômico local. Dentre as metodologias lançadas, uma das primeiras, o Índice das Cidades Criativas desenvolvido por Richard Florida gerou grande repercussão na comunidade acadêmica e civil com a utilização de diversos indicadores divididos em três dimensões, Talento, Tecnologia e Tolerância (os 3 Ts). Diversas outras metodologias desenvolvidas posteriormente com o objetivo de mensurar a Economia Criativa foram fortemente influenciadas pela estrutura dos 3 Ts. Contudo, existe uma grande dificuldade para replicar qualquer uma dessas metodologias para as cidades brasileiras, em razão de diversos motivos, dentre eles a inexistência de dados públicos referentes aos indicadores utilizados. Com o objetivo de equacionar essa dificuldade, esse trabalho se propôs a identificar, a partir de quarto indicadores internacionais pré-selecionados, quais os dados que serão utilizados e compará-los aos existentes no Brasil, através da proposta de um índice chamado de Índice da Economia Criativa Brasileiro (IECBr). Após essa análise, foram escolhidas sete cidades (São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba, Brasília, Salvador, Fortaleza e Belém) para medir a Economia Criativa dessas regiões. Após o cálculo do IECBr foram utilizadas duas ferramentas estatísticas, o Coeficiente de Correlação de Pearson e a Análise de Clusters. A primeira ferramenta mostrou que existiam alguns indicadores contrários aos demais indicadores da mesma dimensão, por isso, optou-se por calcular novamente o índice sem esses indicadores. Por fim, foi utilizada a segunda ferramenta estatística para mostrar que as cidades escolhidas formariam dois grupos distintos, um grupo contendo as cidades do Sul e Sudeste do país e outro contendo as cidades das outras regiões. / In current times, the discussion around the importance of the creative economy for countries and regions has become notarial high. In fact, virtually all human activity has been used the creativity in some way, so there has been a movement in recent years to recognize certain activities in intellectual, cultural and artistic content that can add value to goods and services. Beginning in the 2000s, several methodologies emerged with the objective of measuring the Creative Economy, bolstered by high levels of interest on the part of local and national governments that are saw an opportunity to use direct efforts and public investments in order to boost local economic development. One of the first methods launched, the Index of Creative Cities, developed by Richard Florida, has generated significant repercussions in both the of academic community and civil society with the use of different indicators divided into three dimensions: Talent, Technology and Tolerance (the 3 T\'s). Several subsequent methodologies, with a similar goal of measuring the Creative Economy, were strongly influenced by the structure of the 3 T\'s. However, great difficulties are encountered when attempting to apply any of these methodologies to Brazilian cities, due to several reasons, most notably the lack of public data relevant to the indicators used. To mitigate this issue, this project aimed to identify, based on four international indexes previously selected, which data could be used to compare against the ones existing in Brazil, by proposing an index called the Brazilian Creative Economy Index (IECBr). After this analysis, we selected seven cities (São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba, Brasilia, Salvador, Fortaleza and Belem) to measure the Creative Economy. Two statistical tools were used, the Pearson correlation coefficient and Cluster Analysis. The first tool revealed that there were some indicators contradicted other indicators of the same dimension, so it was decided to recalculate the index without these indicators. Lastly, the second statistical tool showed that the chosen cities formed two distinct groups, one group consisting of Southern and Southeastern cities and the other consisting of all other regions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-19032015-165137 |
| Date | 16 May 2014 |
| Creators | Jäger, George Felipe Bond |
| Contributors | Nakano, Davi Noboru |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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