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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
SIMONE ALVES
MODELO DE MENSURAÇÃO DA COMPETITIVIDADE TURÍSTICA
SUSTENTÁVEL DE MUNICÍPIOS NO BRASIL
RIO DE JANEIRO
2013
Simone Alves
MODELO DE MENSURAÇÃO DA COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL DE MUNICÍPIOS NO BRASIL
Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração do Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Doutor em Administração.
Orientador: Prof. D. Sc. Antônio Roberto Ramos Nogueira
Rio de Janeiro 2013
A474m Alves, Simone.
Modelo de mensuração da competitividade turística sustentável de municípios no Brasil. / Simone Alves. -- Rio de Janeiro: UFRJ, 2013.
313 f.; 31 cm. Orientador: Antônio Roberto Ramos Nogueira. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Rio de Janeiro,
Instituto COPPEAD de Administração, 2013. 1. Competitividade turística. 2. Modelagem de Equações
Estruturais. 3. Administração – Teses. I. Nogueira, Antônio Roberto Ramos. II. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto COPPEAD de Administração. III. Título.
CDD 658.4012
MODELO DE MENSURAÇÃO DA COMPETITIVIDADE TURÍSTICA
SUSTENTÁVEL DE MUNICÍPIOS NO BRASIL
SIMONE ALVES
Tese de Doutorado submetida à Banca Examinadora do Instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos
necessários à obtenção do título de Doutor em Administração.
Aprovada por:
________________________________________________ Presidente da Banca Prof. Antônio Roberto Ramos Nogueira, D. Sc. – Orientador (COPPEAD/UFRJ)
____________________________________________ Profa. Paula Castro Pires de Souza Chimenti, D. Sc. (COPPEAD/UFRJ)
____________________________________________ Prof. José Afonso Mazzon, D. Sc . (FEA/USP)
____________________________________________ Prof. Nicolau Reinhard, D. Sc. (FEA/USP)
____________________________________________ Prof. Glauber Eduardo de Oliveira Santos, PhD. (IFSP)
A meus pais, José Walter (in memoriam) e Marli:
Por terem me ensinado a buscar, em Deus e no estudo,
as respostas para minhas inquietações.
E, sobretudo, pelo exemplo e Amor incondicional,
que me sustentam, me movem e me fazem ser melhor do que sou.
AGRADECIMENTOS
“Em tempos em que quase ninguém se olha nos olhos, em que a maioria das pessoas pouco se interessa pelo que não lhe diz respeito,
só mesmo agradecendo àqueles que percebem nossas descrenças, indecisões, suspeitas, tudo o que nos paralisa,
e gastam um pouco da sua energia conosco, insistindo.”
(Martha Medeiros1)
Nossas batalhas e desafios pessoais, sobretudo aqueles que atravessam anos de nossas vidas, deixam-nos em geral, na bagagem da vida, uma série de dívidas de gratidão, parte da gentileza de Deus conosco. Esta batalha do meu doutoramento levou pelo menos cinco anos e me deixa com imensas dívidas de gratidão.
Por isso agradeço acima de tudo a DEUS, por permitir que esta bagagem tenha sido recheada de pessoas tão especiais no meu caminho. São tantas que merecem ser aqui citadas, que de antemão me desculpo por eventuais omissões e por não ser capaz de redigir aqui um texto mais sintético.
Agradeço primeiramente pelo apoio financeiro recebido da CAPES assim como a direção do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ) pela liberação parcial de minha carga horária docente. Sem o apoio de ambos seria praticamente impossível ter conciliado as duas atividades nestes anos, depois de ter abandonado a carreira como executiva para me dedicar integralmente à vida acadêmica.
Agradeço também ao COPPEAD que me acolheu e me formou nesta etapa.
Em especial, ao meu orientador Roberto Nogueira, por ter mantido a ideia do doutorado ativa mesmo eu não tendo iniciado o curso em 2004. Seu convite para assistir como ouvinte a disciplina de Gestão Estratégica de Tecnologia da Informação (a famosa GETI) no mestrado daquele ano, com certeza foi decisivo para me trazer de volta à instituição em 2007. Agradeço a ele não apenas por me abrir as portas do COPPEAD, mas por aceitar, desde o início, o desafio de desenvolver uma pesquisa aplicada à área de turismo e pela ajuda nesses primeiros passos da minha formação como pesquisadora.
Alguns dos docentes que tive o prazer de encontrar nesta jornada merecem igualmente um agradecimento especial.
À professora Ângela da Rocha, pelo incentivo à minha primeira publicação na área de administração, pela forma carinhosa e generosa que fez isso ainda no meu primeiro período de aulas. À professora Adriana Hilal por seus conselhos profissionais e por me permitir tê-la como coautora do meu primeiro artigo internacional. Ao professor Kleber Figueiredo pela generosidade profissional, e pelo apoio ao estudo de caso que desenvolvi com meu colega de classe Pedro Ivo Rogedo para sua disciplina, o qual tive a honra de ver indicado para uma premiação no EnAnpad 2010 e também ser publicado. Sempre acreditei que exemplos ensinam mais que teoria e vocês provam esta tese incontestavelmente. 1 Obrigada por insistir, 23 de outubro de 2005. Em: Doidas e Santas, p. 16
Além do corpo docente, não posso deixar de manifestar publicamente minha gratidão aos funcionários do COPPEAD, especialmente a duas pessoas, Lucianita Barbosa e a Eliane Santos, que se tornaram meus “anjos da guarda” em etapas críticas deste desafio. Sou eternamente grata a vocês por tudo, sobretudo pelo carinho e pela força que tanto me ajudaram no meu exame de qualificação.
A colega do mestrado Luciana Veloso, que acabou fazendo parte da equipe dos amigos de turismo na FGV e depois também funcionária do COPPEAD, pela amizade que criamos nestes nossos caminhos profissionais que foram se cruzando e pela preciosa ajuda em viabilizar o acesso à Base RAIS, no Ministério de Trabalho e Emprego.
Agradeço aos professores José Afonso Mazzon e Nicolau Reinhard da USP, que acompanham minha pesquisa desde a fase de defesa do projeto e com os quais tenho agora a honra de reencontrar nesta etapa final. De modo especial agradeço ao professor Mazzon pela generosidade em avaliar-me com a nota máxima no exame de qualificação - uma injeção de ânimo que jamais vou esquecer. Aproveito para também agradecer ao professor Glauber Santos, do IFSP - que se junta ao grupo nesta banca de defesa de tese, mas a quem sou grata há bem mais tempo pelo acesso a diversos dos artigos que utilizei na revisão da bibliografia – assim como agradeço a professora Paula Chimenti, minha colega de doutorado, por integrar esta banca.
A opção pelo uso de indicadores secundários na pesquisa desta tese aumenta ainda mais minha lista de agradecimentos, neste caso àqueles que gentilmente compartilharam seus conhecimentos e dados coletados pelas instituições que representam, de acesso não muito direto ao grande público.
Neste sentido registro aqui meus sinceros agradecimentos aos colegas que me ajudaram no processo de identificação e coleta de dados: Luis Kubota, Roberto Zamboni, Margarida Coelho e Patrícia Morita, do IPEA; Guilherme Telles e Maria Luiza Zacharias, do IBGE; José Dolabela e Vitor Caixeta Santos, da ANAC e ao incansável Fabio Meletti pela ajuda com os dados da ANTT.
Não poderia deixar de incluir nestes agradecimentos meus amigos do Núcleo de Turismo da EBAPE e do Observatório de Inovação de Turismo (OIT) da Fundação Getúlio Vargas-RJ. Agradeço em especial ao Prof. Luiz Gustavo Barbosa, pela inspiração da ideia central da tese, pelas trocas de experiência sobre turismo, indicações de leitura e, sobretudo, pelas oportunidades de participar dos projetos desenvolvidos para o Ministério do Turismo, o SEBRAE e a ABAV Nacional, em parceria com sua mais que especial equipe, na qual encontrei não apenas colegas de trabalho, mas amigos como Cristiane Rezende, Roberto Pascarella, Saulo Rocha, Agnes Dantas, Vinícius Medeiros, Thaís Venturim e Gabriela Serpa.
Agradeço à minha turma de doutorado (pequena em tamanho, mas enorme de coração): Ana Luiza Schumacher, Denise Rodrigues, Henrique Ávila, Renata Torres e Valéria Vinhas. Não poderia ter tido uma turma melhor. Cada um, com seu jeito especial, soube tornar mais leve a fase das disciplinas, me ajudar a acreditar em mim mesma e me inspirar nos momentos mais difíceis desta trajetória. Incluo ainda neste grupo meu amigo Nikiforos Philyppis “importado” da turma do Pedro Ivo, a quem agradeço pela presença e apoio inesquecível na defesa de qualificação.
Agradeço também à minha médica, terapeuta e amiga, Laís Bertoche, por sua inestimável ajuda profissional e espiritual sem as quais tudo teria sido mais difícil.
Finalmente, agradeço de todo o coração a meus amigos mais próximos e a minha família, que mesmo privados da minha presença em muitos momentos nestes últimos anos, jamais deixaram de me apoiar, de acreditar em mim e neste meu projeto pessoal. Não teria conseguido sem vocês!
Em especial agradeço aos que tive a felicidade de encontrar há anos atrás (coincidentemente em outras escolas e cursos de formação), e a sorte de continuarem a fazer parte da minha vida: Teresa Brito, Kátia Mendonça, Ilton Azevedo, Luciana da Cunha e Luís André Patrão – a quem também agradeço pela ajuda profissional (desde os inspiradores debates sobre o tema da tese, passando pelos softwares, planilhas de trabalho e até aulas para meus alunos na reta final desta defesa).
À minha família: meu chão e maior alicerce. Agradeço pela nossa união e pela força do amor de vocês, que iluminam todos os meus dias e que agora me fazem superar a enorme saudade do meu maior amigo e mais crítico revisor, tornando realidade este primeiro grande texto que escrevo sem a leitura dele, mas repleto de sua presença. Agradeço a imensamente a Deus por ter colocado em minha vida estes que são os melhores presentes que poderia ter recebido: meu pai José Walter, minha mãe Marli, meus irmãos Mauro, Lúcio, Cristiane e Luciane, meus cunhados e sobrinhos queridos.
“Só quando sei cabalmente que não sei ou o que não sei, falo do não-sabido não como se o soubesse,
mas como ausência superável de conhecimento. É assim que parto melhor para conhecer o não-sabido.
Sem humildade, dificilmente cumpro esta exigência. É que inumilde, recuso reconhecer minha incompetência,
o melhor caminho para superá-la”[ 2].
“Minha segurança se funda na convicção de que sei algo
e de que ignoro algo a que se junta a certeza de que posso saber melhor o que já sei
e conhecer o que ainda não sei. Minha segurança se alicerça no saber confirmado
pela própria experiência de que, se minha inconclusão, de que sou consciente,
atesta, de um lado, minha ignorância, me abre, de outro, o caminho para conhecer”[3] .
“Ninguém ignora tudo. Ninguém sabe tudo.
Todos nós sabemos alguma coisa. Todos nós ignoramos alguma coisa.
Por isso aprendemos sempre”[4] .
(Paulo Freire)
2 Cartas a Cristina: Reflexões sobre minha vida e minha práxis. 1994, p.19. 3 Pedagogia da autonomia: Saberes necessários a prática educativa. 1996, p.50-51. 4 Importância do ato de ler. 2000, p. 69.
RESUMO
ALVES, Simone. Modelo de mensuração da competitividade turística sustentável de municípios no Brasil. Rio de Janeiro, 2013. Tese (Doutorado em Administração) – Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio
de Janeiro, 2013.
O objetivo desta tese é contribuir para os estudos sobre a competitividade de destinos
turísticos, através da proposição de um modelo sistêmico, que permite identificar os
fatores que impactam a capacidade de municípios brasileiros para criar e para integrar
produtos turísticos de valor agregado que satisfaçam as necessidades da comunidade
local e de seus visitantes, mantendo sua posição competitiva no mercado de turismo
doméstico sem diminuir as perspectivas das gerações futuras. Para tanto, foi realizada
uma ampla revisão da literatura sobre competitividade e sustentabilidade de destinos
turísticos, a partir da qual foram formulados seis fatores determinantes (construtos
exógenos) – denominados: Infraestrutura de Turismo, Infraestrutura de Tecnologias
da Informação e Comunicação (TICs), Educação, Desenvolvimento socioeconômico,
Patrimônio e Cultura e Preservação Ambiental – de um construto endógeno central de
segunda ordem, denominado Competitividade Turística Sustentável, medidos
formativamente e três fatores dependentes (construtos endógenos) medidos
reflexivamente – nominalmente: Fluxo Turístico, Empregos Turísticos e Salários
(respectivos) pagos. Esses construtos foram compostos de variáveis coletadas em
bases de dados públicos brasileiros, para os 5.565 municípios existentes em 2010.
Após análise da consistência dos dados coletados, foi selecionado um grupo de 1.007
municípios, para testar empiricamente o modelo estrutural proposto. A técnica de
estimação dos parâmetros adotada para aplicação do método de Equações Estruturais
foi a dos Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares Path Modeling – PLS-
PM), utilizando-se o software SmartPLS. O modelo final obtido é composto de um
total oito construtos operacionalizados por meio de 33 variáveis: cinco construtos
exógenos (Infraestrutura de Turismo, Infraestrutura de Tecnologias da Informação e
Comunicação - TICs, Educação, Patrimônio e Cultura e Desenvolvimento), o
construto endógeno central Competitividade Turística Sustentável e dois construtos
endógenos finalísticos (Renda e Fluxo Turísticos). Uma vez testadas a validade e a
confiabilidade dos construtos, assim como a aplicabilidade do modelo
operacionalizado, verificou-se que o maior impacto sobre a Competitividade Turística
Sustentável dos municípios é causado pelo construto Infraestrutura de turismo
(coeficiente estrutural de 0,473), seguido pelos construtos Patrimônio e Cultura,
Infraestrutura de TICs e Desenvolvimento (0,282; 0,275 e 0,220; respectivamente).
Por sua vez, esta competitividade reflete-se preferencialmente sobre os resultados de
desempenho turístico municipal, medidos pela Renda dos trabalhadores formais das
Atividades econômicas Características do Turismo (ACTs) local (0,783 e R2 = 0,613)
– especificamente em hospedagem em hotéis e similares, empresas de prestação de
serviços de atividades auxiliares do transporte aéreo e agências de viagem – e pelos
fluxos de passageiros direcionados ao município nos modais rodoviário interestadual e
aéreo doméstico (0,669 e R2 = 0,448).
Palavras-chave: Competitividade turística sustentável. Modelagem de Equações
Estruturais. Construtos Formativos. Competitividade de destinos.
ABSTRACT
ALVES, Simone. The Sustainable tourism competitiveness measurement model for Brazilian municipalities . Rio de Janeiro, 2013. Thesis (Doctorate in Business Administration) – The COPPEAD Business School, The Federal University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
This thesis purpose is to contribute to academic studies related to tourism destinations
competitiveness, by proposing a systemic model capable of identifying the factors
which impact the Brazilian municipalities’ capability to create and integrate value-
added tourism products in order to meet the needs of the local community and its
visitors, maintaining the competitive position of this destination in the domestic
tourism market without diminishing the prospects of the future generations. Therefore,
a comprehensive review of the literature related to competitiveness and the
sustainability of tourism destinations was conducted, from which were formulated six
determinant factors (exogenous constructs) - measured formatively and named as:
Tourism Infrastructure, Information and Communication Technologies Infrastructure
(ICTs), Education, Socioeconomic Development, Heritage and Culture and
Environmental Preservation – of a central endogenous construct named Sustainable
Tourism Competitiveness which counts with three dependent factors (endogenous
constructs) measured reflexively - namely: tourism flow, touristic jobs and its related
wages paid. Those constructs were composed from variables collected from Brazilian
public databases of the 5,565 municipalities in Brazil in 2010. After analyzing data
consistency, a group of 1,007 municipalities was selected for testing the proposed
structural model. The Structural Equation Modeling (SEM) method was used to
analyze the data and the Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM) was applied
as the parameter estimation technique by the SmartPLS software use. The final
model obtained consists of eight constructs which are operationalized by 33 variables:
five exogenous constructs (Tourism Infrastructure, ICT Infrastructure - s, Education,
Heritage and Culture and Development), the central construct Sustainable Tourism
Competitiveness and two final endogenous constructs (Touristic Income and Tourist
Flow). Once tested the validity and reliability of those constructs and the applicability
of the model, it was found that the biggest impact on the Sustainable Tourism
Competitiveness is caused by the Tourism Infrastructure construct (path coefficient of
0.473) followed by the constructs Heritage and Culture, ICT Infrastructure and
Development (0.2815, 0.2747 and 0.2203, respectively). In turn, this competitiveness
is reflected mainly in the tourism municipality results measured by income of the local
workers on formal tourism (0.783 and R2 = 0.613) employed at the Tourism
Characteristic Activities (TCAs) – specified as accommodations in hotels and similar,
auxiliary activities to air transport services and travel agencies - and by passenger
flows to the municipality by means of the interstate road service transport and the
domestic air transport (0.669 and R2 = 0.448).
Keywords: Sustainable Tourism Competitiveness. Structural Equation Modeling.
Formative constructs. Destination Competitiveness.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Desembarques Aéreos Internacionais 1990-2011 – Volume (milhões de passageiros) e Receita (US$ bilhões) ........................................................................... 16 Figura 2. Histórico e Projeção de Desembarques Internacionais (1995-2020) ............ 17
Figura 3. Ecossistema do setor mundial de Turismo e Viagens proposto por Alves et al. (2009) ....................................................................................................................... 20
Figura 4. Evolução do efeito da desconcentração dos principais destinos turísticos mundiais ....................................................................................................................... 23 Figura 5. Evolução do Turismo Receptivo Internacional: Economias Avançadas e Emergentes (1980-2030) .............................................................................................. 28 Figura 6. Turismo Receptivo Internacional por região geográfica de destino (1980-2030) ............................................................................................................................. 28
Figura 7. Contribuição do turismo no PIB brasileiro (2012, 2013 e 2023) .................. 29
Figura 8. Contribuição do turismo na geração de empregos no Brasil (2012, 2013 e 2023) ............................................................................................................................. 29
Figura 9. Evolução do mercado de transporte aéreo no Brasil – Desembarques em Milhões de Passageiros (2007-2012) ............................................................................ 31 Figura 10. Classificação de viajantes e turismo – Organização Mundial de Turismo (OMT) ........................................................................................................................... 39
Figura 11. Modelo conceitual de Produto Turístico - Smith (1994) ............................ 41
Figura 12. Funções do Destino Turístico – Valls (2006) ............................................. 53
Figura 13. Sistema da Competitividade Nacional (PORTER, 1990) ........................... 60
Figura 14. Modelo de criação de vantagens competitivas de destinos turísticos - Bordas (1994) ............................................................................................................... 60 Figura 15. Modelo de Competitividade de Destinos Turísticos de Crouch e Ritchie (2003) ........................................................................................................................... 62
Figura 16. Modelo de Competitividade Internacional de países de Cho (1998) .......... 66
Figura 17. Modelo de competitividade de destinos turísticos de Kim (2000) .............. 67
Figura 18. Modelo de competitividade de destinos turísticos de Dwyer e Kim (2003) 68
Figura 19. Modelo de competitividade de destinos turísticos de Dwyer e Kim – 2ª. versão (2003) ................................................................................................................ 69 Figura 20. Modelo de Competitividade Turística - Monitor de Competitividade, Conselho Mundial de Turismo (WTTC) ...................................................................... 74
Figura 21. Competitividade Turística do Brasil - Monitor de Competitividade (WTTC, 2002) ............................................................................................................................. 77
Figura 22. Estrutura do Índice Global de Competitividade ajustado pela Sustentabilidade, WEF (2012) ...................................................................................... 84 Figura 23. Indicadores da Sustentabilidade Ambiental (WEF, 2012) .......................... 85
Figura 24. Indicadores da Sustentabilidade Social (WEF, 2012) ................................. 85
Figura 25. Estrutura geral do Índice de Competitividade Turística (ICT) - Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009) ............................................................................... 88 Figura 26. Competitividade Turística do Brasil - Fórum Econômico Mundial (WEF, 2011) ............................................................................................................................. 90
Figura 27. Dimensões e variáveis analisadas no Modelo de Competitividade dos Destinos Turísticos Indutores do Turismo Regional no Brasil .................................... 99
Figura 28. Índices de Competitividade dos 65 Destinos Turísticos Indutores do turismo regional no Brasil (2008-2011)................................................................................... 100
Figura 29. Modelo estrutural de competitividade de destinos turísticos - Monitor de Competitividade, Conselho Mundial de Turismo (WTTC) modificado por Mazanec, Wöber e Zins (2007) ................................................................................................... 105 Figura 30. Modelo estrutural do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) modificado por Mazanec, Wöber e Zins (2007) ......................................................... 107
Figura 31. Modelo estrutural do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008; 2009) modificado por Mazanec e Ring (2011) ..................................................................... 110 Figura 32. Resultados da modelagem com PLS - Modelo de Competitividade Turística do Fórum Econômico Mundial (WEF) modificado de Mazanec e Ring (2011) ........ 113
Figura 33 – Modelo de Mensuração da demanda turística de países – Chathoth (2001) .................................................................................................................................... 117
Figura 34. Modelo Estrutural de Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) ...................................................................................................... 118 Figura 35. Modelo de mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) ................................................................................................... 120 Figura 36. Modelo de Mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) ................................................................................................... 121 Figura 37. Modelo de Mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) ................................................................................................... 122 Figura 38. Modelo estrutural reduzido de Mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011a)........................................................... 123
Figura 39. Estrutura da Rede Bayesiana de Competitividade Turística - Wu, Lan e Lee (2012) ......................................................................................................................... 126
Figura 40. Modelo de Competitividade Turística do WEF modificado por Wu, Lan e Lee (2012)................................................................................................................... 127 Figura 41. Modelo de Competitividade Turística do WEF modificado por Wu, Lan e Lee (2012) – Versão Final .......................................................................................... 128 Figura 42. Evolução do número de municípios no Brasil .......................................... 148
Figura 43. Construto Infraestrutura de Turismo ......................................................... 175 Figura 44. Construto Infraestrutura de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) ......................................................................................................................... 176
Figura 45. Construto Educação da população do destino ........................................... 178
Figura 46. Construto Desenvolvimento Socioeconômico .......................................... 179
Figura 47. Construto Patrimônio e Cultura ................................................................ 182 Figura 48. Construto Preservação Ambiental do destino turístico ............................. 185
Figura 49. Nível de formalidade do emprego por Atividade Característica do Turismo (ACTs) no Brasil (2008) ............................................................................................. 190 Figura 50. Nível de formalidade do emprego das Atividades Características de Turismo (ACTs) por região geográfica (2008).......................................................... 190
Figura 51. Construto Empregos Turísticos ................................................................. 191 Figura 52. Construto Salários pagos nos Empregos Turísticos .................................. 194
Figura 53. Construto Fluxo Turístico ......................................................................... 195 Figura 54. Modelo Teórico inicial da pesquisa .......................................................... 195 Figura 55. Evolução das publicações utilizando PLS-PM ......................................... 203
Figura 56. Modelo teórico operacionalizado .............................................................. 222 Figura 57. Modelo Reespecificado com Fluxo e Renda ............................................ 231
Figura 58. Modelos de mensuração e estrutural reespecificados com Fluxo e Renda ................................................................................................................................... .233
LISTA DE QUADROS E TABELAS
Quadro 1. Resultados da Análise Fatorial de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) do Modelo do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) ............................................. 79
Quadro 2. Resultados da Análise Fatorial de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) do Modelo do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) ............................................. 80
Quadro 3. Correlações entre os fatores determinantes da competitividade turística (WEF, 2008b) e o crescimento turístico dos países (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010; 2010b) ........................................................................................................................... 96
Quadro 4. Modelos empíricos de análise da competitividade de destinos turísticos . 130
Quadro 5. Comparativo dos Modelos Descritivos e de Índices agregados de Competitividade Turística – Características Gerais ................................................... 133
Quadro 6. Comparativo dos Modelos Explicativos e Preditivos da Competitividade Turística – Características Gerais ............................................................................... 136 Quadro 7. Gaps da literatura e propostas da Pesquisa de Tese................................... 142
Quadro 8. Correspondência entre os construtos exógenos do modelo proposto e nos modelos de competitividade de destinos turísticos da revisão da literatura ............... 155
Quadro 9. Hipóteses do Modelo Teórico proposto..................................................... 157
Quadro 10. Fontes secundárias utilizadas para coleta de dados na pesquisa ............. 158
Quadro 11. Municípios com identificação divergente nos registros secundários consultados ................................................................................................................. 164 Quadro 12. Comparativo das características de construtos reflexivos e formativos .. 169
Quadro 13. Patrimônios da Humanidade UNESCO no Brasil ................................... 181
Quadro 14. Comparativo dos modelos de estimação PLS e por covariância em Modelagem de Equações Estruturais .......................................................................... 199 Quadro 15. Outliers identificados na subpopulação de 1.007 casos .......................... 218 Quadro 16. Testes de normalidade univaridada das variáveis sem missings ............. 215 Quadro 17. Matriz de amarração metodológica da pesquisa ...................................... 223
Quadro 18. Resultados do modelo de estrutural – Pesos e Cargas fatoriais dos indicadores .................................................................................................................. 234 Quadro 19. Modelo estrutural - Coeficientes estruturais ........................................... 237 Quadro 20. Modelo de Mensuração – Efeitos diretos e Indiretos .............................. 239
Quadro 21. Equações Estruturais de Regressão – Subíndices da Competitividade Turística Sustentável .................................................................................................. 242 Quadro 22. Equações Estruturais de Regressão – Construtos Renda e Fluxo Turísticos .................................................................................................................................... 243
Quadro 23. Estatísticas da subpopulação de 1.007 municípios .................................. 244
Quadro 24. Municípios TOP 50 em competitividade turística sustentável (Valores padronizados).............................................................................................................. 246 Quadro 23. Indicadores do Construto Infraestrutura de Turismo ............................... 280
Quadro 24. Indicadores do Construto Infraestrutura de Tecnologias da Informação e de Comunicação (TICs) do destino ............................................................................ 283 Quadro 25. Indicadores do Construto Educação da população do destino ............... 285
Quadro 26. Indicadores do Construto Desenvolvimento Socioeconômico do destino .................................................................................................................................... 287
Quadro 27. Indicadores do Construto Patrimônio e Cultura do destino .................... 289
Quadro 28. Indicadores do Construto Preservação Ambiental do destino ................ 290
Quadro 29. Indicadores do Construto Empregos Turísticos no destino .................... 292
Quadro 30. Indicadores do Construto Salários (Totais Pagos e Médios) nos Empregos Turísticos no destino ................................................................................................... 294
Quadro 31. Indicadores do Construto Fluxo Turístico direcionado ao destino ......... 296
Tabela 1. Distribuição dos municípios brasileiros com roteiro turístico (2009) ........ 149
Tabela 2. Bens tombados pelo IPHAN por município - TOP 20 ............................... 180
Tabela 3. Parâmetros de referência para validação da adequação de construtos reflexivos – Modelo de mensuração ........................................................................... 202 Tabela 4. Distribuição geográfica dos municípios turísticos na amostra da pesquisa 227
Tabela 5. Comunalidades e Índices de Confiabilidade do modelo estrutural ............ 236
Tabela 6. Matriz de Correlação entre os construtos do Modelo Estrutural ................ 237
Tabela 7. Capacidade Preditiva do Modelo ................................................................ 239 Tabela 8. Matriz dos efeitos diretos e indiretos entre os construtos ........................... 240
Tabela 8. Atividades Características do Turismo (ACTs) definidas pela Organização Mundial do Turismo (OMT) e códigos do Sistema Brasileiro de Classificação de Atividades Econômicas CNAE 2.0 ............................................................................ 278
ABREVIATURAS E SIGLAS ACTs Atividades Características do Turismo. ANAC Agência Nacional de Aviação Civil do Brasil. ANTT Agência Nacional de Transportes Terrestres do Brasil. CAGED Cadastro de Empregados e Desempregados no Brasil (Fonte: MTE). CBSEM Covariance Based Structural Equation Modeling (Modelagem de
Equações Estruturais por análise de covariância). CEE Cadastro de Estabelecimentos Empregadores no Brasil (Fonte: MTE). CNAE Classificação Nacional de Atividades Econômicas no Brasil, definidas
pelo IBGE. CPC Sistema de Classificação Central de Produtos estabelecido pela ONU CST Conta Satélite de Turismo. DATASUS Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (SUS), do
Ministério da Saúde do Brasil. DMO Organização de Marketing Turístico de um destino (DMO -
Destination Marketing Organization). EMBRATUR Instituto Brasileiro de Turismo do Brasil (até 1992, denominado
Empresa Brasileira de Turismo). EOS Executive Opinion Survey (Pesquisa mundial de opinião de executivos
realizada pelo Fórum Econômico Mundial). FINBRA Sistema de Finanças do Brasil (Fonte: STN). FIPE Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas. IATA Associação Internacional de Transportes Aéreos (International Air
Transport Association). IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. IDEB Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Fonte: INEP). INFRAERO Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária. INSS Instituto Nacional do Seguro Social do Brasil. IPEA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. IPHAN Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional do Brasil. ISIC International Standard Industrial Classification (Padrão Internacional
de Classificação Industrial). MEC Ministério da Educação do Brasil. MEE Modelagem de Equações Estruturais. MinC Ministério da Cultura do Brasil. MTE Ministério do Trabalho e Emprego do Brasil. MTur Ministério do Turismo do Brasil. OECD Organisation for Economic Co-operation and Development
(Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico). OMC Organização Mundial do Comércio. OMT Organização Mundial do Turismo. OMS Organização Mundial da Saúde. ONU Organização das Nações Unidas, ou simplesmente Nações Unidas. PDET Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho, do Ministério
do Trabalho e Empredo do Brasil (MTE). PIB Produto Interno Bruto. PLS Partial Least Squares (Mínimos Quadrados Parciais). PLS-PM Partial Least Squares Path Modeling (Modelagem de Equações
Estruturais estimadas por Mínimos Quadrados Parciais).
PNAD Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (Fonte: IBGE). PNT Plano Nacional de Turismo, do Ministério do Turismo do Brasil
(MTur). RAIS Relação Anual de Informações Sociais (Fonte: MTE). SEBRAE Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas do Brasil. SEM Structural Equation Modeling (Modelagem de Equações Estruturais –
MEE). SCN Sistema de Contas Nacionais (Fonte: IBGE). SIM Sistema de Informações sobre Mortalidade (Fonte: DATASUS). SIMT Sistema Integrado de Informações sobre o Mercado de Trabalho no
Setor de Turismo no Brasil (Fonte: IPEA). SINASC Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Fonte: DATASUS). SINAN Sistema de Informações de Agravos de Notificação (Fonte:
DATASUS). SISDAP Sistema de Controle de Dados dos Serviços de Transportes
Rodoviários de Passageiros (Fonte: ANTT). SNIS Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (Fonte: SNSA) SNSA Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental, Ministério das
Cidades do Brasil. SPSS Statistical Package for the Social Sciences (ou Statistical Product and
Service Solutions, atualmente IBM SPSS). STN Sistema do Tesouro Nacional, do Ministério da Fazenda do Brasil. SUS Sistema Único de Saúde, dol Ministério da Saúde do Brasil. TIC Tecnologias da Informação e Comunicação. UF Unidades Federativas da União (ou simplesmente estados brasileiros). UN United Nations (Organização das Nações Unidas – ONU). UNESCO Organização das Nações Unidas para a educação, a ciência e a cultura
(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization). UNICEF The United Nations Children's Fund (Fundo das Nações Unidas para a
Infância). WEF World Economic Forum (Fórum Econômico Mundial). WHO World Health Organization (Organização Mundial da Saúde). WTTC World Travel and Tourism Council (Conselho Mundial de Turismo). WTO World Trade Organization (Organização Mundial do Comércio). UNWTO United Nations World Tourism Organization ( ou simplesmente
WTO – Organização Mundial de Turismo).
SUMÁRIO 1 APRESENTAÇÃO .............................................................................................. 16
1.1 Introdução .................................................................................................... 16
1.2 Descrição do problema................................................................................. 22
1.3 Objetivos da pesquisa .................................................................................. 25
1.3.1 Objetivo Específico ............................................................................... 25
1.3.2 Objetivos Gerais.................................................................................... 25
1.4 Delimitação da pesquisa .............................................................................. 26
1.5 Relevância da pesquisa ................................................................................ 27
1.6 Estrutura e organização do trabalho ............................................................. 33
2. REVISÃO DA LITERATURA .......................................................................... 34
2.1 Definições .................................................................................................... 34
2.2 Sustentabilidade: Conciliando o desenvolvimento turístico, social, ambiental e cultural ....................................................................................................... 48
2.3 Competitividade e sustentabilidade no Turismo .......................................... 49
2.3.1 Competitividade e sustentabilidade de destinos turísticos .................... 49
2.4 Modelos de Competitividade Turística de Destinos .................................... 58
2.4.1 Modelos conceituais e descritivos .................................................... 59
2.4.1.1 Os Modelos de Crouch e Ritchie (1995-2003) .............................. 61
2.4.1.2 Os modelos de Dwyer e Kim (2000-2004) .................................... 65
2.4.2 Modelos de criação de índices agregados ............................................. 72
2.4.2.1 O modelo do Conselho Mundial de Turismo (WTTC) ............... 72
2.4.2.2 O modelo de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) ........................... 78
2.4.2.3 O modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF) ...................... 81
2.4.2.4 O modelo brasileiro do Ministério de Turismo (2008-2011) ........ 98
2.4.3 Modelos explicativos e preditivos ...................................................... 101
2.4.3.1 Os modelos de Mazanec et al (2007 e 2011) ............................... 101
2.4.3.2 O modelo de Assaker, Vinzi e O´Connor (2011) ........................ 115
2.4.3.3 O modelo de Wu, Lan e Lee (2012) ............................................ 124
2.4.4 Outros estudos empíricos sobre a competitividade turística ............... 128
2.5 Conclusão da revisão da literatura ............................................................. 129
3. MÉTODO ........................................................................................................... 141
3.1 Objetivos .................................................................................................... 142
3.1.1 Objetivo Específico ............................................................................... 142
3.1.2 Objetivos Gerais .................................................................................... 143
3.2 Perguntas da pesquisa ................................................................................ 143
3.3 Classificação da pesquisa ........................................................................... 144
3.4 Unidade de análise ..................................................................................... 145
3.5 Delimitação da População .......................................................................... 147
3.6 Construção das Hipóteses e do Modelo teórico inicial .............................. 151
3.7 Coleta de dados .......................................................................................... 158
3.7.1 Construção do Dicionário detalhado dos dados coletados .................... 161
3.7.2 Construção das bases de dados anuais ................................................... 161
3.7.3 Padronização dos dados ......................................................................... 162
3.8 Operacionalização dos construtos .............................................................. 165
3.8.1 Construtos Exógenos .......................................................................... 170
3.8.1.1 Infraestrutura de Turismo ............................................................ 170
3.8.1.2 Infraestrutura de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) ....................................................................................................... 176
3.8.1.3 Educação da população do destino .............................................. 177
3.8.1.4 Desenvolvimento Socioeconômico ............................................. 178
3.8.1.5 Patrimônio e Cultura .................................................................... 179
3.8.1.6 Preservação ambiental ................................................................. 183
3.8.2 Construtos Endógenos ........................................................................ 185
3.8.2.1 Empregos nas Atividades Características do turismo .................. 186
3.8.2.2 Salários pagos nas Atividades Características do turismo ........... 191
3.8.2.3 Fluxo turístico de passageiros para o destino .............................. 194
3.8.3 Modelo conceitual proposto ................................................................ 195
3.9 Tratamento e Análise de dados .................................................................. 196
3.9.1 Análise dos dados .................................................................................. 197
3.9.1.1 Análise de dados ausentes (missing data) ................................... 210
3.9.1.2 Análise da correlação entre as variáveis observadas ................... 212
3.9.2 Tratamento dos dados ............................................................................ 213
3.9.2.1 Normalidade da distribuição dos dados ....................................... 213
3.9.2.2 Valores extremos (outliers) ......................................................... 217
3.10 Modelo operacionalizado da pesquisa ....................................................... 221
3.11 Matriz de amarração metodológica ............................................................ 221
3.12 Limitações metodológicas da pesquisa ...................................................... 224
4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS .............................. 227
4.1 Perfil da população .................................................................................... 227
4.2 Modelos de Mensuração e Estruturais ....................................................... 229
4.2.1 Análise do modelo de mensuração (outer model) ................................. 229
4.2.2 Análise do modelo estrutural (inner model) inicial ............................... 230
4.2.3 Análise do Modelo reespecificado com Fluxo e Renda ........................ 231
4.2.3.1 Capacidade preditiva do modelo ................................................. 238
4.2.3.2 Efeitos diretos e indiretos entre os construtos do modelo ........... 239
4.2.3.3 Equações Estruturais de Regressão ............................................. 240
5 CONCLUSÕES E CAMPOS DE PESQUISA FUTURA ................................. 251
5.1 Conclusões gerais ....................................................................................... 251
5.2 Implicações e contribuições acadêmicas.................................................... 254
5.2.1 Uso de dados secundários municipais ................................................... 254
5.2.2 Mensuração da Competitividade e da Sustentabilidade de destinos ..... 255
5.2.3 Uso de construtos formativos ................................................................ 257
5.2.4 Turismo como campo de pesquisa ......................................................... 257
5.3 Implicações e contribuições gerenciais ...................................................... 258
5.4 Sugestões para pesquisas futuras ............................................................... 264
5.4.1 Ampliação da base de dados .................................................................. 264
5.4.2 Inclusão de Pesquisa Qualitativa ........................................................... 265
5.4.3 Delimitação da população ou amostra ................................................... 266
5.4.4 Inclusão de dados primários .................................................................. 267
5.4.5 Método de Modelagem de Equações Estruturais ................................... 268
5.4.6 Outras sugestões de aprofundamento .................................................... 269
ANEXOS ................................................................................................................... 277
ANEXO 1 – Atividades Características do Turismo ............................................. 278
ANEXO 2 – Indicadores do Modelo ..................................................................... 280
6. REFERÊNCIAS ................................................................................................ 297
16
1 APRESENTAÇÃO 1.1 Introdução
Nas últimas seis décadas, o setor de turismo tem experimentado expansão e
diversificação contínuas, tornando-se um dos setores econômicos de maior e mais
rápido crescimento mundial.
A atividade medida pelo total de desembarques internacionais demonstra a
pujança deste crescimento: de 25 milhões de passageiros em 1950 para 277 milhões
em 1980, 435 milhões em 1990, 675 milhões em 2000 e atingindo 983 milhões em
2011 (UNWTO, 2012). A Figura 1 ilustra os dados no período entre 1990 a 2011.
Figura 1. Desembarques Aéreos Internacionais 1990-2011 – Volume (milhões de passageiros) e Receita (US$ bilhões)
Fonte: UNWTO (2011c, p. 3).
Estudos prospectivos (UNWTO, 2001) da Organização Mundial do Turismo
(OMT5) projetavam em 2001 um total de 1,6 bilhões de viagens internacionais para o
ano de 2020 - basicamente o dobro das 694 milhões de viagens/ano verificadas em
1995 – cujo valor atualizado em 2011 corresponde à previsão de 1,8 bilhões até 2030
(UNWTO, 2011a).
A Figura 2 ilustra as projeções da OMT (UNWTO, 2011c) para 2020 sobrepondo-
a aos resultados reais medidos pela instituição para o período entre 1995 e 2010,
5 Em inglês, United Nations World Tourism Organization (UNWTO) ou, simplesmente WTO (World Tourism Organization). Trata-se de uma agência especializada da Organização das Nações Unidas (ONU), com sede em Madri, Espanha. Representa a principal organização internacional de turismo e o maior órgão intergovernamental a tratar do tema. Em 2013 contabiliza 155 países e mais de 400 organizações como associados (http://unwto.org/en/content/who-we-are-0, acesso em 21.03.2013).
Desembarques internacionais (milhões de passageiros)
Receitas de desembarques internacionais (US$ bilhões)
17
demonstrando a recuperação do setor mesmo após o forte impacto negativo decorrente
da crise financeira internacional em 2008.
Figura 2. Histórico e Projeção de Desembarques Internacionais (1995-2020)
Fonte: UNWTO (2011b).
O crescimento mundial esperado para o setor no período entre 2011 e 2021 é de
4,0% ao ano (WTTC e OXFORD ECONOMICS, 2011), apesar do cenário atual ainda
marcado pela crise financeira mundial, como se pode observar pelos dados de 2010
nas Figuras 1 e 2.
Com base nas estatísticas ainda fragmentadas sobre a participação do setor nas
economias, a estimativa é de que o turismo contribua em média com cerca de 5% do
Produto Interno Bruto (PIB), observando-se variações de 2% a 10% e até mesmo
valores mais significativos ao se considerar este impacto em economias de países
insulares ou destinos regionais e locais (UNWTO, 2011c).
Segundo o Conselho Mundial de Turismo6 (WTTC e OXFORD ECONOMICS,
2013b) a contribuição total (direta, indireta e induzida) do turismo para a economia
mundial atingiu em 2012 uma participação de 9,3% do PIB mundial (US$ 6.630,4
bilhões) – equivalente a uma contribuição direta de 2,9% no PIB mundial (US$
2.056,6 bilhões). As estimativas da organização preveem que esta participação
apresente em 2013 um crescimento de 3,1% sobre 2012 e de 4,4% por ano no período
entre 2013 e 2022 (equivalente ao valor de US$ 9.939,5 bilhões em 2022, estimado a
preços constantes de 2011).
6 WTTC - World Travel and Tourism Council (http://www.wttc.org). Organização criada em 1990 pelo setor privado e formada pelas maiores empresas mundiais de turismo (incluindo companhias aéreas, hotéis e agências de viagens), com sede em Bruxelas, Bélgica (OMT, 2003b, p. 208).
18
O setor de turismo responde por cerca de 30% do total mundial de exportações de
serviços (6% das exportações de bens e serviços combinados), ocupando a quarta
posição na pauta de exportação mundial - após os setores de combustíveis e de
produtos químicos e setor automotivo (UNWTO, 2011c).
É considerado como a “indústria” que mais emprega no mundo, sendo
responsável pela geração de 8,7% do total mundial em 2011 (254.941.000 de
empregos diretos e indiretos), sobre os quais se projeta um crescimento de 2,0% para
2012 e de 2,3% ao ano até 2022 (atingindo uma representação de 9,8% do total de
empregos mundiais) (WTTC e OXFORD ECONOMICS, 2012).
Vale ressaltar, no entanto, que embora seja corrente referir-se ao turismo como
uma “indústria”, até mesmo em artigos acadêmicos, o termo tem recebido diversas
críticas de especialistas uma vez que o turismo trata-se essencialmente de um setor de
serviços e não de produção. Desta forma, evitar-se-á ao longo do texto desta tese o uso
desta expressão, referindo-se apenas ao setor de turismo para designar o conjunto de
empresas relacionadas à oferta turística, com exceção das citações literais de
publicações que adotem o termo no original.
Embora o conceito de viajar em si seja tão antigo quanto à própria civilização e o
surgimento das atividades relacionadas ao setor de turismo remonte às viagens dos
antigos povos gregos e romanos, considera-se que foi apenas após Revolução
Industrial, entre 1750 e 1850, que se criou a base para o surgimento do turismo de
massa, com a popularização para a classe média das viagens recreativas até então
restritas à elite social (OMT, 2003b).
Próximo ao final do século XIX os trabalhadores começaram a poder usufruir do
período de férias e “para saírem das áreas urbanas congestionadas e poluídas [...,]
passaram a frequentar estações de águas e regiões litorâneas” (OMT, 2003b, p. 22)
neste período, abrindo espaço para surgimento das viagens de lazer e do turismo como
atividade econômica.
Devido a razões estruturais, o turismo é considerado um negócio da informação,
ou seja, parte da chamada economia da informação (WERTHNER e KLEIN, 1999).
O setor de turismo vive da venda de serviços, intangíveis em sua essência e que
tem na informação o pilar de seu sucesso. Além disso, trata-se de um setor
caracterizado por altos custos de distribuição e elevado grau de intermedição, o que o
faz ser particularmente afetado por um mecanismo visivelmente “desintermediador” e
19
revolucionário no que tange, especialmente, à distribuição das informações em geral,
como no caso das redes.
Neste contexto, a tecnologia como um todo e, particularmente as Tecnologias de
Informação e Comunicação (TIC) representam um elemento de importância vital para
reconfiguração do setor, alterando hábitos de consumidores e alargando as fronteiras
da atividade turística (OMT, 2003a).
Historicamente falando, foram poucos os ramos de atividade econômica que
alcançaram alto nível de globalização, mesmo antes do surgimento das redes locais e
abertas e da própria Internet. Um destes setores é a aviação comercial, sobretudo
considerando o crescimento mundial observado na aviação civil a partir da década de
1960 (WERTHNER e KLEIN, 1999; PATRÃO, 2002) e consequentemente o setor de
turismo e viagens por ela impulsionado.
Já na década de 1990, as mudanças decorrentes da evolução das TICs afetaram
profundamente o segmento de distribuição de produtos de turismo e viagens, com os
agentes de viagem tradicionais representando o principal papel, apoiados então pelos
Sistemas de Reservas Computadorizados (CRS7) e Sistemas Globais de Distribuição
(GDS8) criados pelas companhias aéreas. Estes intermediários eletrônicos tradicionais
do turismo, particularmente os GDS, progressivamente consolidaram sua posição
neste período devido à predominância de seus bancos de dados, como os maiores
repositórios de informações turísticas até então disponíveis (WERTHNER e KLEIN,
1999; O'CONNOR, 2001; MARÍN, 2004).
Estas mudanças observadas na década de 1990 culminaram com o surgimento das
redes sociais colaborativas em franca expansão na década seguinte e de seus impactos
sobre os ambientes de negócios de um mundo realmente globalizado e em rede,
marcando uma profunda reconfiguração de toda a cadeia do setor de turismo e viagens
(WERTHNER e KLEIN, 1999; OMT, 2003a; BUHALIS e O'CONNOR, 2005;
BUHALIS e LAW, 2008), incluindo não apenas a distribuição da informação, mas
também as transações comerciais pontuadas pelos conceitos e consequências da
mobilidade da informação em múltiplas plataformas e da ubiquidade em geral
(SACCOL e REINHARD, 2007).
7 SCR em inglês. Sigla de computer (ou central) reservation system. Era um termo usado também para designar sistemas de reservas aéreas de uma forma geral, mas após o surgimento e expansão dos GDS´s passou a ser aplicado apenas para os sistemas internos de inventário e resevas das empresas aéreas (OMT, 2003a). 8 Em inglês, Global Distribution System (ou SGLD). Designação dos sistemas de reservas globais como Amadeus, Galileu, Sabre e Worldspan (OMT, 2003a, p. 271)
Assim, a existência da Internet como uma plataforma aberta e global e a
disponibilidade de acesso ubíquo às informações em tempo real sobre os serviços
turísticos, tornou-se então “uma realidade palpável para qualquer participante do
sistema de turismo comunicar
2003a, p.30).
Seguindo esta abordagem,
(ALVES et al., 2009) um modelo de ecossistema de negócios
de turismo, estendendo os modelos
Venkatraman (2006), Pollock e Benjamin
relações em termos de fluxo de informações e transações
apenas entre as empresas que atuam diretame
que fazem parte da platafor
Buhalis, Dimitrios e O´Connor
O ecossistema do setor de turismo proposto
situação mundial observada em 2008
Figura 3. Ecossistema do setor mundial de Turismo e
Legenda dos Subsistemas :
Sist. de distribuição Sistema de Transportes Sistema de Hospedagem
Assim, a existência da Internet como uma plataforma aberta e global e a
idade de acesso ubíquo às informações em tempo real sobre os serviços
se então “uma realidade palpável para qualquer participante do
sistema de turismo comunicar-se eletronicamente com os outros participantes”
abordagem, proponho em trabalho publicado anteriormente
um modelo de ecossistema de negócios específico para o setor
, estendendo os modelos anteriores apresentados por Iyer, Lee e
Pollock e Benjamin (2001) e Saglietto (2007), a partir d
em termos de fluxo de informações e transações comerciais, observadas não
empresas que atuam diretamente no setor, mas também
que fazem parte da plataforma de negócios a ele associada como já discutid
Buhalis, Dimitrios e O´Connor (2005, p. 14).
setor de turismo proposto (ALVES et al., 2009
situação mundial observada em 2008, é reproduzido na Figura 3.
. Ecossistema do setor mundial de Turismo e Viagens proposto por Alves et al. (2009)
Sist. de distribuição Sist. de opções do Destino TurísticoSistema de Transportes Sistema de Infraestrutura de TISistema de Hospedagem Sistema de Pagamentos
Fonte: (ALVES et al., 2009, p. 9)
20
Assim, a existência da Internet como uma plataforma aberta e global e a
idade de acesso ubíquo às informações em tempo real sobre os serviços
se então “uma realidade palpável para qualquer participante do
se eletronicamente com os outros participantes” (OMT,
proponho em trabalho publicado anteriormente
específico para o setor
os por Iyer, Lee e
a partir das inter-
, observadas não
nte no setor, mas também entre aquelas
como já discutido por
ALVES et al., 2009), baseado na
Viagens proposto por Alves et al. (2009)
Sist. de opções do Destino Turístico Sistema de Infraestrutura de TICs
21
O ecossistema de turismo proposto (ALVES et al., 2009) divide a estrutura de
organização do setor em quatro subsistemas - de distribuição; de transportes; de
hospedagem; de opções do destino turístico9 – e dois subsistemas de soluções
eletrônicas apropriadas pelo setor - de pagamento e de infraestrutura de TICs
(softwares e hardwares).
O modelo destaca também dois sistemas correlatos que apresentam uma
importante interface com o sistema de turismo: o setor de transportes de cargas aéreas
e o do varejo virtual (notadamente impulsionado pelas vendas de passagens aéreas via
Internet).
A análise das densidades de inter-relações observadas no ecossistema proposto
por Alves et al. (2009) sinaliza dois pontos específicos que representam tendências
apontadas para o setor por diversos especialistas e que reforçam a mudança do poder
no ecossistema (SZIVA, 2010) por meio do fortalecimento dos dois extremos da
cadeia de valor do setor ou da experiência turística em si: quem detém os recursos
turísticos (do destino) e quem paga por esta experiência (o turista), como já apontado
por Niininen, Buhalis e March (2007) e pela OMT (2003a).
As ‘opções do destino turístico’ consideradas no ecossistema proposto por Alves
et al. (2009) incluem as diversas organizações dos destinos turísticos (OGDs) que têm
entre suas responsabilidades, as tarefas de promovê-los, consolidar as informações
sobre os serviços turísticos locais e, em alguns casos operar as reservas destes serviços
(OMT, 2003a).
Estas organizações são identificadas na literatura por outras siglas, sendo também
conhecidas como OCDs – Organizações de Comercialização de Destinos (como
consta na Figura 3) e Organizações de Marketing do Destino (DMOs)10. Abrangem
desde autoridades públicas do setor turístico local do destino – como secretarias de
turismo de Estados da federação e municípios associações comerciais (como os
Convention & Visitors Bureaux11, por exemplo) e até mesmo os portais de
informações turísticas locais, entre outros.
9 Alguns textos em português optam por adotar a denominação ‘destinação turística’ para a tradução do termo em inglês (tourism destination ou tourist destination). Adota-se no presente projeto de pesquisa apenas a denominação ‘destino turístico’. 10 Destination Marketing Organization, em inglês. 11 Organização de instituições que promovem o turismo e a receptividade de uma cidade ou localidade. No Brasil é representada pela Confederação Brasileira de Convention & Visitors Bureaux (http://www.fbcvb.com.br/principal.asp), criada em 2003.
22
No entanto, embora as organizações dos destinos turísticos (OGDs) possuam
algumas vantagens para assumir o papel de hub do ecossistema de negócios de
turismo, em um mercado global competitivo enfrentam vários desafios (WERTHNER
e KLEIN, 1999), como por exemplo, as ameaças de destinos concorrentes, que podem
ser mais ágeis na identificação e exploração deste potencial obtendo um melhor
posicionamento estratégico no mercado de turismo (OMT, 2003a, p.31).
1.2 Descrição do problema
À medida que o processo mundial de globalização e os avanços tecnológicos
relativizam conceitos como a noção de distância entre países, os destinos turísticos
mundiais se aproximam, tornando ainda mais acirrada a disputa pelos turistas, não
apenas no âmbito nacional (entre destinos do mesmo país), mas também entre destinos
internacionais de características similares que se tornam assim concorrentes entre si.
Este panorama pode ser associado à outra tendência observada ao longo dos
últimos 60 anos no setor de turismo e viagens: o fenômeno da desconcentração dos
fluxos internacionais de turistas e a consequente inclusão de novos destinos nas rotas
turísticas, agravando ainda mais as exigências dos destinos turísticos para manterem-
se competitivos.
Em 1950, 97% dos desembarques aéreos internacionais concentravam-se em
apenas quinze grandes destinos, mas em 2008 esses mesmos destinos só recebiam
45% deste total.
A Figura 4 ilustra a evolução desta mudança no mercado mundial de turismo, no
período entre 1950 e 2008, comparando o grupo dos cinco principais países receptores
de turismo internacional com o grupo compreendendo os países posicionados da
décima sexta posição em diante neste ranking.
Um exemplo que ilustra esta mudança é a China que em 2010, ultrapassou a
Espanha e o Reino Unido em volume de desembarques aéreos internacionais,
passando então a fazer parte do grupo dos três destinos turísticos mais visitados do
mundo (ao lado da França e dos Estados Unidos) e atingindo a quarta posição no
ranking das receitas correspondentes (superando a Itália que até então ocupava tal
posição) (UNWTO, 2011c).
Soma-se a estes dados a incerteza advinda de um ambiente internacional em crise
financeira e o impacto sobre o setor de diversas forças (exógenas e de ruptura)
geralmente de difícil previsibilidade, tais como ataques terroristas e epidemias (como a
23
causada pelo vírus H1N1, em 2008), desastres ambientais e mudanças climáticas
drásticas entre outras.
Figura 4. Evolução do efeito da desconcentração dos principais destinos turísticos mundiais (1950-2008)
Fonte: MTUR (2010b, p. 27).
Não obstante o reconhecimento dos impactos positivos (potenciais ou reais) do
turismo sobre a economia local são também objetos de discussão na literatura os
impactos negativos, ou seja, efeitos adversos decorrentes do desenvolvimento da
atividade turística sobre o destino e a população (STECK, 1999; OMT, 2003b).
A atividade turística tem grande repercussão nas economias dos locais onde se
desenvolve - ainda que sua importância tenha intensidade diferente, dependendo do
grau de dinamismo e diversificação dos setores econômicos que são ali desenvolvidos.
O setor pode trazer benefícios, mas também transtornos para a comunidade de
residentes, que envolvida ou não com a atividade turística, é a que terá o maior contato
com o turismo e sofrerá os maiores impactos dela decorrentes, sejam eles negativos ou
positivos (GOLLUB; HOSIER e WOO, 2002; MTUR, 2005b; SLOB e WILDE,
2006).
Desta forma, a competitividade e o crescimento tornaram-se duas questões
fundamentais para o debate sobre o papel do turismo como instrumento de
desenvolvimento econômico (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b).
No entanto, como observado por Fernández e Rivero (2010b, p.7) apesar da
abundante literatura produzida sobre competitividade de destinos turísticos,
notadamente na década de 2000-2010, trata-se de um tema que ainda oferece ampla
gama de oportunidades de pesquisa.
Por outro lado, há um consenso generalizado na literatura que um dos maiores
obstáculos para se atingir a sustentabilidade no turismo é justamente a dificuldade de
24
medi-la, quer seja pela inexistência de uma lista de indicadores universalmente aceita,
quer seja por sua característica multivariada associada à dificuldade inerente em
agregar a quantidade considerável de informação requerida (FERNANDEZ e
RIVERO, 2009, p. 278).
O destino turístico é composto dos chamados “produtos turísticos, os quais por
sua vez se estruturam a partir dos recursos ou atrativos [turísticos]12 existentes no
lugar” (VALLS, 2006, p. 26).
Assim, embora não seja exclusividade do setor, o dilema entre crescimento
(sobretudo econômico) e sustentabilidade - ou desenvolvimento sustentável, como
preferem alguns autores – no turismo a questão assume um caráter de discussão
inadiável uma vez que tais recursos e atrativos, particularmente os naturais, mas
também aqueles relacionados ao legado cultural do destino podem ser profundamente
impactados por um desenvolvimento turístico mal planejado e incorrer em um
desgaste contínuo da imagem deste destino, comprometendo o futuro da atividade
turística no longo prazo.
Não obstante, como reconhecido pela própria OMT, o progresso em direção ao
turismo sustentável tem sido lento e decepcionante, assim como os modelos de
monitoramento desta sustentabilidade na área têm sido adotados tardiamente sem que
nenhum sistema de indicadores de sustentabilidade turística tenha sido efetivamente
desenvolvido até então (FERNANDEZ e RIVERO, 2009).
Portanto, as evidências sugeridas pela revisão de literatura apresentada nesta
seção indicam a relevância do tema e a existência de uma oportunidade latente para
elaboração de novas pesquisas acadêmicas que ajudem a compreender melhor os
aspectos relacionados ao desenvolvimento sustentável de destinos turísticos de forma
geral.
Desta forma, justifica-se o desenvolvimento do presente estudo buscando-se
responder que fatores influenciam a competitividade turística sustentável de destinos
turísticos, particularmente no Brasil e, de que forma eles estão relacionados entre si e
ao sucesso da atividade turística do destino.
12 Adota-se no texto ‘atrativo turístico’ como tradução para o tourism attractions embora encontre-se também o termo ‘atrações turísticas” como sinônimo em publicações neste idioma.
25
1.3 Objetivos da pesquisa
1.3.1 Objetivo Específico
A presente pesquisa tem por objetivo específico construir e testar um modelo,
quantitativo, que permita identificar os fatores que influenciam a competitividade
turística sustentável de destinos turísticos, assim como estimar seus efeitos sobre este
construto no contexto do turismo doméstico no Brasil e considerando municípios
como unidade de análise.
Adota-se uma visão sistêmica do setor de turismo e o conceito de competitividade
turística sustentável como construto central do modelo em concordância com Capra
(1996, p. 24) que defende a ideia de que “a partir do ponto de vista sistêmico, as
únicas soluções viáveis são as soluções ‘sustentáveis’”.
Para tal adapta-se à atividade do turismo a definição de competitividade
sustentável global proposta pelo Fórum Econômico Mundial (BLANKE et al., 2011;
BILBAO-OSORIO et al., 2012), aos conceitos de competitividade de um destino
turístico definido por Hassan (2000) e de sociedade sustentável defendido por Brown
(1981 apud CAPRA, 1996).
Assim define-se a competitividade turística sustentável como:
A capacidade de um destino de criar e integrar produtos turísticos de valor agregado que satisfaçam as necessidades de sua comunidade e de seus visitantes, mantendo a posição competitiva do destino no mercado de turismo, sem diminuir as perspectivas das gerações futuras.
1.3.2 Objetivos Gerais
O presente projeto de pesquisa tem como objeto de estudo destinos turísticos
brasileiros representados por municípios nos quais o turismo contribua de forma
efetiva para a economia local.
Para tal o estudo procura responder a três perguntas de pesquisa:
1) Quais os fatores que influenciam a competitividade turística sustentável de
destinos turístico no Brasil?
2) Como dimensionar estes fatores considerando municípios como unidade de
análise de destino turístico?
3) Como estes fatores estão relacionados com a competitividade turística
sustentável, de forma a explicar o desempenho turístico destes municípios?
E desta forma a pesquisa tem os seguintes objetivos gerais:
26
i) Identificar os fatores determinantes da competitividade turística
sustentável no contexto brasileiro a partir da revisão da literatura;
ii) Delimitar as variáveis associadas a estes fatores que sejam capazes de
expressá-los quantitativamente, adotando-se municípios turísticos
brasileiros como definição de destino;
iii) Determinar indicadores de desempenho turístico que sejam aplicáveis ao
contexto do turismo doméstico no Brasil e capazes de explicar o
desempenho desta atividade econômica no nível de desagregação
geográfica municipal, a fim de expressar o conceito de competitividade
turística de destinos no Brasil;
iv) Propor um modelo matemático para medida da competitividade turística
sustentável de destinos brasileiros;
v) Esboçar o panorama atual do grau de competitividade turística dos
municípios do Brasil no contexto do turismo doméstico; e,
vi) Colaborar para o desenvolvimento de ferramentas que possam vir a ser
utilizadas como subsídio para o apoio à tomada de decisões estratégicas,
por gestores públicos e privados associados à atividade turística nos
municípios brasileiros.
1.4 Delimitação da pesquisa
A escolha da unidade de análise para uma pesquisa empírica de mensuração da
competitividade de um destino turístico pode adotar dois níveis de abordagem
distintos, assumindo como foco o destino turístico em si ou as empresas de turismo
que atuam neste destino (CLAVER-CORTÉS; MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-
MOLINER, 2007). Em relação a estes níveis, adota-se no presente projeto de
pesquisa, uma visão sistêmica da competitividade turística com foco no destino.
Por destino turístico adota-se a definição de Valls (2006, p. 15) que o compreende
como “um espaço geográfico homogêneo, com características comuns, capaz de
suportar objetivos de planejamento” e associado, portanto, a “qualquer unidade
territorial que tenha vocação de planejamento e possa dispor de certa capacidade
administrativa para desenvolvê-la”.
A pesquisa associada ao presente projeto propõe-se a analisar a competitividade
turística sustentável de destinos turísticos brasileiros, adotando os municípios como
unidade de análise.
27
Apesar das desvantagens no que se refere à indisponibilidade geral de estatísticas
confiáveis para este nível de estratificação geográfica, sobretudo no Brasil, entende-se
que, uma vez que tanto o planejamento quanto a distribuição orçamentária pública da
atividade de turismo no país ocorrem no nível municipal, esta opção represente a
alternativa mais próxima da realidade dos tomadores de decisão para estratégias que
busquem melhorar a competitividade e a sustentabilidade turísticas do destino, objeto
principal do modelo proposto.
Outra justificativa para escolha é por ser justamente no nível local o maior
impacto do turismo enquanto atividade econômica (BRAM, 1995; DEITZ, 2004; DOS
SANTOS e WANDERLEY, 2009).
1.5 Relevância da pesquisa
Com a evolução do turismo de massa, diversos novos destinos turísticos surgiram
no cenário mundial além dos tradicionais europeus e norte-americanos.
Neste contexto, o crescimento do mercado turístico tem sido particularmente
rápido nas economias emergentes e em desenvolvimento.
Em 1990 estes países respondiam por 31% do total de desembarques aéreos
internacionais e em 2010 este valor já atingia 47% (UNWTO, 2011c, p. 2). Estudos
prospectivos da OMT (UNWTO, 2011b) indicam que o turismo internacional
continuará a crescer em todo mundo até 2030 a uma taxa de 4,4% ao ano nas
economias emergentes e de 2,2% nas avançadas.
Em termos absolutos, entre as economias emergentes ( Ásia, Américas Latina e
Central, Europa Oriental, Mediterrâneo Oriental, Oriente Médio e África) deverão
receber uma média de 30 milhões de desembarques aéreos internacionais por ano,
comparativamente a 14 milhões nos destinos mais tradicionais das economias
avançadas da América do Norte, Europa e região da Ásia-Pacífico (UNWTO, 2011b).
Tais estudos estimam que, em 2015, o volume de desembarques aéreos
internacionais nas economias emergentes superará pela primeira vez o correspondente
das economias avançadas, atingindo uma participação de 58% do mercado mundial em
2030 (UNWTO, 2011b).
Os resultados destes estudos são sumarizados nos gráficos das Figuras 5 e 6.
28
Figura 5. Evolução do Turismo Receptivo Internacional: Economias Avançadas e Emergentes (1980-2030)
Fonte: UNWTO (2011b).
Figura 6. Turismo Receptivo Internacional por região geográfica de destino (1980-2030)
Fonte: UNWTO (2011b).
Embora a contribuição total do turismo para a economia no Brasil tenha tido um
crescimento modesto nos últimos 10 anos, a previsão do Conselho Mundial do
Turismo (WTTC e OXFORD ECONOMICS, 2013a) é que o País deverá estar até
2017 entre os cinco primeiros do ranking de países geradores de emprego no setor de
turismo mundial.
Tal crescimento sofrerá influência direta de dois megaeventos internacionais
previstos para serem sediados no País – a Copa do Mundo FIFA de futebol em 2014
e os Jogos Olímpicos internacionais em 2016 – estimando-se que até 2017 o País
chegará a oferecer 1,9 milhões de postos de trabalho, ficando assim atrás apenas da
29
China e Índia cujas estimativas apontam para a criação de 3,2 milhões e 2,7 milhões,
respectivamente (BAUMGARTEN, 2007).
Segundo o Conselho Mundial de Turismo (WTTC e OXFORD ECONOMICS,
2013a) a contribuição direta do turismo para a economia brasileira atingiu em 2012
uma participação de 3,4% do PIB (R$ 150,6 bilhões) – equivalente a uma contribuição
total (direta, indireta e induzida) correspondente a 9,1% do PIB e à sexta posição do
ranking correspondente dos 184 países analisados pela instituição. As estimativas da
organização preveem um crescimento de 5,0% do setor de turismo em 2013 no País e
um aumento de 5,1% ao ano até 2023 quando se estima que atinja R$ 703,6 bilhões (a
preços constantes de 2011), conforme ilustrado na Figura 7.
Figura 7. Contribuição do turismo no PIB brasileiro (2012, 2013 e 2023)
Fonte: WTTC e OXFORD ECONOMICS (2013a, p.3).
Em termos de ocupações turísticas, segundo esta mesma pesquisa do WTTC, o
turismo teve uma participação de 8,3% no total de empregos gerados no País em 2012
(correspondendo a 2.905 mil empregos diretos, indiretos e induzidos), sobre os quais
projeta-se um crescimento de 3,8% em 2013 e de 2,1% ao ano (ou de 9,5% do total de
empregos) até 2023 (WTTC e OXFORD ECONOMICS, 2013a, p.3), conforme
ilustrado na Figura 8.
Dado o grande interesse do mercado no turismo internacional, o doméstico tem
sido historicamente negligenciado pelos gestores públicos de forma geral, sendo
considerado de impacto econômico irrelevante quando comparado ao primeiro.
Atualmente, no entanto, é consenso que turismo doméstico e internacional são
interrelacionados.
R$ bilhões (a preço constante)
Direta Indireta Induzida
Previsão
402,5425,4
703,6
150,6 158,1
259,1
Participação no PIB (%)
Direta Indireta Induzida
Previsão
9,1% 9,3%
10,1%
3,4%3,6%
3,7%
30
Figura 8. Contribuição do turismo na geração de empregos no Brasil (2012, 2013 e 2023)
Fonte: WTTC e OXFORD ECONOMICS (2013a).
Dependendo das circunstâncias que envolvem o custo e o valor percebido da
viagem − quer seja por diferenças nas taxas de câmbio, pelo aumento relativo de renda
da população ou por mudanças nas políticas internacionais − a decisão do consumidor
pode mudar, e o turismo doméstico ser substituído pelo internacional e vice-versa (UN
e WTO, 1994; OMT, 2003b, p. 19).
Rabahy (2008, p. 174) ressalta que o Brasil possui características que permitem o
desenvolvimento de um grande mercado interno consumidor de turismo, tais como:
grande extensão territorial, tamanho da população urbana, além da diversidade e da
quantidade de atrativos turísticos.
O autor observa que em outros países que também possuem características
similares (como Estados Unidos e Austrália, por exemplo), o turismo doméstico
suplanta o internacional em importância, tanto na geração de receitas e quanto de
pernoites. Além disso, o mercado doméstico pode inclusive propiciar condições de
ganho de escala e externalidades que permitam a expansão do turismo internacional
(RABAHY, 2008, p. 174).
De fato, o turismo doméstico tem crescido continuamente nos últimos anos no
Brasil, como pode ser constatado pelo histórico dos desembarques aéreos no País no
período entre 2007 e 2012 (ilustrado na Figura 9) e tem possibilitado ao País
compensar em parte a perda de receita decorrente da queda no turismo internacional,
reflexo da crise econômica mundial, sobretudo nos anos de 2008 e 2009.
Mil Empregos Turísticos Participação no Total de Empregos (%)
Direta Indireta Induzida Direta Indireta Induzida
Previsão Previsão
8.258
2.950
8,3%
3,0%
8.568
8,4%
10.5929,5%
3.8413,4%3.050
31
Figura 9. Evolução do mercado de transporte aéreo no Brasil – Desembarques em Milhões de Passageiros (2007-2012)
Fonte: INFRAERO
Este comportamento também é ilustrado pelos resultados das pesquisas amostrais
domiciliares realizadas pela Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE) com
edições publicadas em 1998 (FIPE e EMBRATUR), 1998), 2007 (FIPE E MTUR,
2007), 2009 (FIPE e MTUR, 2009) e 2012 (FIPE e EMBRATUR, 2012).
A primeira edição da pesquisa em 1998 (FIPE e EMBRATUR, 1998) contou com
a cobertura de 96 municípios, mais de 200 mil habitantes e 9.000 entrevistas.
Nas edições de 2002 e 2006 (FIPE, 2006) - esta última com base nos dados de
2005 - a amostra foi ampliada para 112 municípios, contando respectivamente com
um total de 15 mil e 36 mil entrevistas (correspondendo à população com renda
familiar acima de um salário mínimo).
Na edição de 2009 (relativa aos dados de 2007) e na subsequente de 2012, a
amostra foi ampliada para 137 municípios (incluindo as 27 capitais) com um total de
pouco mais de 37 mil entrevistas (FIPE e MTUR, 2009; FIPE e EMBRATUR, 2012).
Os dados levantados por estas pesquisas da FIPE referem-se à viagens realizadas
pelos brasileiros no País (individualmente ou em grupo, com pelo menos um pernoite
no destino turístico), excluindo-se as viagens rotineiras (assim denominadas às
correspondentes aos deslocamentos realizados mais de dez vezes ao ano para um
32
mesmo destino), mantendo-se a coerência com as orientações para estatísticas
turísticas determinadas pela Organização Mundial do Turismo (UN e WTO, 1994).
Uma característica marcante do turismo doméstico no Brasil confirmada nos
resultados destas pesquisas é o perfil intrarregional das viagens. Os destinos turísticos
brasileiros com maior contingente populacional são, na maioria dos casos, os maiores
emissores e receptores do fluxo turístico doméstico do País (ANDRADE, J. R. D. L.,
2007, p. 127).
Os resultados também confirmam as expectativas de que a atividade turística
destaca-se nas regiões de maior desenvolvimento econômico do País - tanto em
termos de origem, quanto de destino das viagens domésticas - , medida pelo número
de turistas e, sobretudo, pelas receitas e gastos turísticos (ANDRADE, J. R. D. L.,
2007).
Apenas a região sudeste responde em número de turistas, segundo os dados de
2011, por 40,8% do turismo emissivo e 36,5% do turismo receptivo - além de
concentrar os destinos mais visitados do País - e em volume de gastos turísticos,
mantém-se como o principal centro emissor do País (43,8% do total) no turismo
doméstico (FIPE e EMBRATUR, 2012).
Estes resultados vêm ao encontro dos fundamentos teóricos, os quais apontam que
o turismo está fortemente relacionado à renda, tanto pelo lado da demanda, quanto
pelo lado da oferta (FIPE e EMBRATUR, 2012).
Na verdade, apenas cinco estados (três deles da região sudeste - São Paulo,
Minas Gerais e Rio de Janeiro - além de Rio Grande do Sul e Bahia) concentram mais
de 50% do emissivo e quase 50% do receptivo do Brasil. E acrescentando-se os
estados do Paraná, Pernambuco, Goiás e Santa Catarina, atinge-se cerca de 70,0% do
turismo emissivo e receptivo doméstico (FIPE e EMBRATUR, 2012, p. 75).
Os dados da pesquisa de 2011 (FIPE e EMBRATUR, 2012, p. 84) permitem
verificar a predominância das viagens de menor distancia relativa, tanto em volume de
turistas – quer sejam viagens intrarregionais (cerca de 73% do total), quer sejam
viagens no interior dos próprios Estados (51% do total) - quanto nos valores dos
gastos e receitas turísticos, ainda que neste caso em menor escala (intrarregiões com
60% do total e intraestados com 37% do total).
Em termos de fluxo interestadual, segundo os dados da pesquisa de 2011 (FIPE e
EMBRATUR, 2012), São Paulo é o estado que mais recebe turistas domésticos
(19,4% do total) e também o maior emissor de turistas para outros estados (22,5%) -
33
ainda que estes valores representem uma redução destas participações se comparados
com os da pesquisa anterior de 2009, quando o estado respondia respectivamente por
27,2% e 30,4% destes totais (FIPE e MTUR, 2009).
Estes dados também apontam que em termos de utilização dos meios de
hospedagem nas viagens domésticas no Brasil, a grande maioria dos turistas se
hospeda em casas de parentes e amigos (62,8% do total), com participação da
hospedagem em Hotéis, Pousadas e Resorts, respondendo por 24,7% do total (FIPE e
EMBRATUR, 2012).
Quanto aos meios de transportes utilizados, a maioria das viagens é realizada por
modais que oferecem maior comodidade e conforto, destacando-se o uso de veículo
próprio (44,1%), ônibus de linha (26,9%) e avião (17%) (FIPE e EMBRATUR,
2012).
Competitividade e crescimento tornaram-se duas questões fundamentais no debate
mundial sobre o papel do turismo como instrumento de desenvolvimento econômico
(FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b).
Uma das hipóteses implícitas, e justificadora dos estudos sobre competitividade
de destinos turísticos, envolve a relação entre crescimento econômico como
consequência do turismo e da competitividade dos destinos turísticos, já verificada
empiricamente por Fernández e Rivero (2010b).
Desta forma, através desta tese propõe-se a elaboração de um modelo de
mensuração da competitividade turística sustentável, aplicável ao turismo no Brasil a
partir da análise do turismo doméstico nos municípios, tendo como pressuposto básico
que a identificação dos fatores que determinam esta competitividade é fundamental
não apenas para o desenvolvimento de estratégias de políticas públicas voltadas para o
crescimento do turismo doméstico, mas também do turismo internacional no País.
1.6 Estrutura e organização do trabalho
Este trabalho está organizado em seis capítulos.
No primeiro Capítulo apresentam-se o tema da tese e um panorama geral da
motivação para realização da pesquisa, explicitando-se também o problema específico,
os objetivos, a delimitação e a relevância do estudo.
O segundo Capítulo exibe a revisão da literatura abrangendo as definições
internacionalmente adotadas para estatísticas da área de turismo e a fundamentação
teórica relativa à análise e mensuração da competitividade e da sustentabilidade de
34
destinos turísticos, assim como modelos de mensuração destes conceitos, que com o
objetivo didático foram subdivididos em três grupos ou tipos: (i) Modelos conceituais
e descritivos; (ii) modelos de criação de índices agregados; e, (iii) Modelos
explicativos e preditivos.
Com base nesta fundamentação teórica, o Capítulo 3 apresenta a metodologia
adotada, o modelo conceitual postulado e as hipóteses correspondentes, explicando as
decisões relativas às etapas exploratória e descritiva da tese, coleta de dados e
subpopulação-alvo, além de explicitar as definições constitutivas e operacionais dos
construtos deste modelo. Finalmente são apresentadas a matriz de amarração da
pesquisa e as limitações metodológicas do estudo, decorrentes das decisões tomadas
na pesquisa e discutidas ao longo deste Capítulo.
No quarto Capítulo, são apresentados e discutidos os resultados obtidos, com as
conclusões que permitiram a elaboração do modelo final, a partir da operacionalização
dos construtos e dos modelos de mensuração e estrutural correspondentes, analisados
com o apoio dos sofwares SPSS v.14 e SmartPLS v.3.
O Capítulo 5 seguinte, apresenta as conclusões do estudo, as principais
implicações acadêmicas e gerenciais, assim como as recomendações que podem ser
feitas a partir do aprendizado decorrente do processo da pesquisa e dos resultados
obtidos na tese, incluindo as sugestões da autora para pesquisas futuras sobre o tema.
Finalmente, o último Capítulo é composto pela lista das referências bibliográficas
e por dois anexos que detalham a relação das chamadas Atividades Características do
Turismo (ACTs) propostas pelo IBGE e todos os indicadores considerados no modelo
proposto nesta pesquisa.
2. REVISÃO DA LITERATURA
2.1 Definições
Para uma pesquisa em uma área que envolve a complexidade e a
multidisciplinaridade característica do setor de turismo, o primeiro requisito é a
discussão da terminologia adotada buscando desta forma, esclarecer os termos,
sobretudo no que se refere às estatísticas oficiais - cujo senso comum nem sempre
corresponde àqueles adotados nas publicações científicas e técnicas da área.
A própria conceituação do termo turismo ainda é discutida na literatura, sem
representar um consenso generalizado (CUNHA, 2010) e o setor é muitas vezes
35
também identificado como setor de viagens e turismo − palavras que igualmente são
tidas como sinônimos e usadas indistintamente em diversas publicações.
Adicionalmente, a presente pesquisa propõe-se a utilizar dados secundários como
indicadores para medidas quantitativas do setor de turismo. Desta forma, torna-se
essencial apresentar uma seção específica com as definições de consenso na área de
turismo internacional. Esta seção 2.1 atende a tal requisito e reflete a diversidade das
siglas, abreviaturas e estatísticas adotadas neste campo no Brasil e no mundo.
Cisne e Gastal (2009) observam que de uma forma geral, há certo reducionismo
nas tentativas de definições e/ou conceituações de termos técnicos na área de turismo,
sobretudo daqueles mais próximos de seu uso de senso comum, o que acaba tornando
os estudos “fragmentados, unilaterais e com insuficiência metodológica, pontuais, com
ausência de um espírito crítico passível de autonomia intelectual” (p. 10), reforçando
mais ainda a necessidade desta seção.
Academicamente, ainda se discute se o turismo já representa uma disciplina − uma
forma autônoma de conhecimento científico - ou apenas um campo de estudo
combinando o conhecimento de diferentes disciplinas (CANDELA e FIGINI, 2009).
Segundo King e Brownell (1966 apud CANDELA e FIGINI, 2009, p. 1), as
disciplinas podem ser classificadas em grupos: aquelas que atendem a critérios
epistemológicos, compreendidas como disciplinas “de facto” e científicas e, aquelas
cuja existência é reconhecida por uma comunidade acadêmica que se dedica a
desenvolver e divulgar pesquisas sobre o tema, constituindo-se mais propriamente um
campo de estudo.
Não há consenso quanto à definição do turismo neste sentido (ECHTNER e
JAMAL, 1997; OMT, 1998; GOELDNER e RITCHIE, 2009).
Diversos autores entendem que até o momento, mesmo com a expansão dos cursos
de formação acadêmica específica na área de turismo em todos os níveis, e com a
consolidação de diversos periódicos científicos de reconhecida qualidade dedicados ao
tema, o turismo ainda não pode ser considerado uma disciplina científica e sim um
campo de estudo (TRIBE, 2004; CANDELA e FIGINI, 2009).
Desde 1930, os governos e as organizações da então chamada “indústria do
turismo” já tentavam monitorar o tamanho e as características do setor (LEIPER,
1979, p. 393). Mas até a primeira metade do século XX não havia qualquer tipo de
padronização para os registros de chegada de visitantes (turistas) nos países e muitos
deles sequer faziam este tipo de registro (OMT, 2003b, p. 18).
36
O turismo passou a ser um tema de interesse em pesquisas acadêmicas a partir do
período entre as duas grandes guerras mundiais (1919-1938). Naquela época,
economistas europeus começaram a publicar os primeiros estudos sobre o tema,
atribuídos à chamada escola de Berlim que incluía autores como Glucksmann,
Schwinck e Bormann (OMT, 1998, p. 45).
Em 1963, a Organização das Nações Unidas (ONU13) patrocinou uma conferência
internacional sobre viagens e turismo, realizada em Roma, a qual recomendou, pela
primeira vez, que houvesse uma distinção entre os termos visitantes, turistas e
excursionistas.
Em 1968 a Organização Mundial do Turismo (OMT) aprovou estas definições,
encorajando os países membros a adotá-las (LEIPER, 1979, p. 393).
A OMT também foi pioneira na adoção de uma série de resoluções,
recomendações de conceitos, definições e classificações estatísticas, para o setor de
turismo, resultantes das discussões realizadas por ocasião da Conferência Internacional
de Estatísticas de Turismo14, em parceria com o governo do Canadá em Ottawa, em
1991 (UN e WTO, 1994; WTO, 1995; OMT, 2003b).
Também a Comissão Estatística da ONU adotou estas recomendações a partir de
março de 1993 (GOELDNER e RITCHIE, 2009, p. 7).
As seguintes definições seguem as diretrizes definidas em 1991 e atualizadas pela
OMT até então (2003b, p. 18; UN e UNWTO, 2010):
• Turismo: é um fenômeno social, cultural e econômico relacionado ao
movimento de pessoas, para lugares distintos do seu local de residência
habitual, motivado geralmente pelo prazer (UN e UNWTO, 2010; 2011).
Abrange assim, todas as atividades de visitantes, sejam eles turistas (visitantes
com pernoite) ou excursionistas (visitantes de um dia) (UN e WTO, 1994, p.
5);
• Visitante: Representa a unidade básica dos sistemas de estatísticas de turismo e
refere-se a toda pessoa que viaja (viajante) para um lugar diferente de seu
ambiente habitual por um período menor do que 12 meses, cujo principal
objetivo da viagem é outro que não o de exercer uma atividade remunerada
(UN e WTO, 1994, p. 7; CUNHA, 2010, p. 5; UN e UNWTO, 2010).
13 Ou simplesmente Nações Unidas. Em inglês United Nations (UN). 14 International Conference of Travel and Tourism Statistics.
37
A OMT classifica os visitantes em duas categorias: Turistas e excursionistas
(UN e UNWTO, 2010).
i. Turista (ou visitante com pernoite15): Visitante cuja estada é de pelo menos
uma noite em um alojamento privativo ou privado (CUNHA, 2010, p. 5);
ii. Excursionista (ou visitante de um dia16): Visitante que não pernoita em
alojamentos coletivo ou particular (UN e UNWTO, 2010).
Cunha (2010, p. 7) questiona estas definições, sobretudo no que se refere aos
termos “ambiente habitual” – segundo o autor, de caráter arbitrário, e sem delimitação
geográfica - e “pernoite em alojamento turístico” – que em sua opinião difere do
conceito corrente de diária turística.
O autor defende a necessidade de uma revisão geral destes conceitos, pois
considera que representam uma visão restritiva do turismo e não resultam em uma
clara compreensão do fenômeno turístico, nem abarcam toda a sua realidade. Para
Cunha (2010, p. 8), a própria conceituação de turismo proposta é simplista ao associá-
lo apenas à “atividades de pessoas que viajam”, confundindo assim o objeto do
turismo com seu sujeito e, deixando de percebê-lo como um sistema, conforme
concebido por diversos autores e praticamente um consenso na atualidade.
Distinguem-se ainda formas e categorias distintas de turismo dependendo do tipo
de viajante, do destino e da motivação da viagem.
Em relação a um determinado país a atividade turística pode ser classificada como
(UN e WTO, 1994, p. 5; OMT, 1998, p. 51; OMT, 2003b; UN e UNWTO, 2010):
• Turismo Internacional ou Doméstico: Para OMT o turismo internacional está
relacionado à viagens nas quais o visitante cruza a fronteira de um país.
Enquanto o turismo doméstico refere-se às viagens de residentes realizadas
dentro do território do país;
• Turismo Receptivo (inbound tourism) ou Emissivo (outbound tourism): O
turismo receptivo refere-se à viagens de não-residentes procedentes de
determinado país, enquanto o emissivo compreende as viagens de residentes a
outro país, que não o seu.
Tomando-se um país como área de referência, os termos turismo doméstico,
internacional, receptivo e emissivo, podem ser combinados gerando três categorias
15 Overnight visitor, em inglês. 16 Same-day visitor ou excursionist, em inglês.
38
distintas de atividade turística (UN e WTO, 1994; OMT, 2003b; UN e UNWTO,
2010):
• Turismo interno, compreendendo a combinação do turismo doméstico e
receptivo em determinado país;
• Turismo nacional, compreendendo o turismo doméstico e emissivo de um país,
ou seja, viagens de residentes e não-residentes dentro deste país; e,
• Turismo internacional, envolvendo os turismos receptivo e emissivo para fora do
país.
Outra forma de se classificar o turismo é através da motivação principal da
viagem, que também costuma ser a base de segmentação da demanda turística mais
comumente utilizada para fins de planejamento, marketing e promoção do setor.
A classificação proposta pela Organização Mundial de Turismo (UN e WTO,
1994, p. 11) baseia-se naquela recomendada pela ONU em 1979, no documento
Provisional Guidelines on Statistics of International Tourism, e considera os seguintes
tipos de viagens ou segmentos turísticos:
i) Lazer, recreação e em feriados;
ii) Visitas a parentes e amigos;
iii) Negócios ou profissionais;
iv) Tratamento médico: incluindo viagens a spas, fitness, talassoterapia, etc
(atualmente também denominado Turismo de Saúde);
v) Religiosas ou de peregrinação; entre outras.
A Figura 10 resume as definições associadas ao turismo recomendadas pela OMT
e discutidas nesta seção.
Outro ponto importante no que se refere às definições em estudos de turismo é a
questão da diferenciação entre os conceitos de produtos e de atrativos turísticos e, mais
especificamente, como estes conceitos estão relacionados aos destinos turísticos.
Para Valls (2006, p. 26), um destino turístico “se compõe de produtos turísticos os
quais, por sua vez, se estruturam a partir dos recursos ou atrativos existentes no lugar”.
Segundo o autor, o “atrativo é o elemento que desencadeia o processo turístico”.
Esta visão é compartilhada por Boullón (1983, p. 46), que afirma que os atrativos
são as matérias-primas do turismo, sem as quais um país ou uma região não poderiam
empreender o desenvolvimento turístico.
39
Figura 10. Classificação de viajantes e turismo – Organização Mundial de Turismo (OMT)
(1) Todas as pessoas que se mudam para um novo local de residência, incluindo todos os viajantes one-way (viagem apenas de ida) como emigrantes, imigrantes, refugiados, migrantes internos e nômades;
(2) Em inglês, commuters; (3) Estudantes que viajam regularmente entre a casa e a escola – outras viagens de alunos são consideradas
dentro do escopo de viagens e turismo; (4) Viajantes cujas viagens são mais curtas: por exemplo, a menos 80 km da residência.
Fonte: (GOELDNER e RITCHIE, 2009, p. 11).
A OMT por sua vez considera como atrativos turísticos “objetos, equipamentos,
pessoas, fenômenos, eventos, ou manifestações capazes de motivar o deslocamento de
pessoas para conhecê-los”, classificando-os em quatro tipos (OMT, 2003b; MTUR,
SEBRAE e FGV, 2010b, p. 57-58):
1) Atrativos naturais: Elementos da natureza que ao serem utilizados para fins
turísticos passam a atrair fluxos de visitantes (montanhas, rios, ilhas, praias, dunas,
cavernas, cachoeiras, clima, flora, fauna, etc);
2) Atrativos culturais: Elementos da cultura que, ao serem utilizados para fins
turísticos passam a atrair fluxos de visitantes. São os bens e valores culturais de
natureza material e imaterial produzidos pelo homem e apropriados pelo turismo, da
40
pré-história à época atual, como testemunhos de uma cultura (artesanato, gastronomia
etc.);
3) Eventos programados: Eventos que concentram pessoas para tratar ou debater
assuntos de interesse comum, negociar ou expor produtos e serviços, de ordem
comercial, profissional, técnica, cultural, científica, política, religiosa ou turística,
desde que com datas e locais previamente estabelecidos. Tais eventos estimulam a
utilização de serviços e equipamentos turísticos (feiras, congressos, seminários etc.);
4) Realizações técnicas, científicas e artísticas: Obras, instalações, organizações e
atividades de pesquisa que por suas características, são capazes de motivar o interesse
do visitante e com isso, demandar a utilização de serviços e equipamentos turísticos.
O produto turístico por sua vez é entendido como um conjunto “de atrativos,
equipamentos e serviços turísticos acrescidos de facilidades, localizados em um ou
mais municípios, ofertado de forma organizada por um determinado preço” (MTUR,
2005a, p. 3).
Desta forma, o produto turístico incorpora um ou mais atrativos turísticos do
destino, valorizando-os e adicionando-lhes valor, por meio da associação dos
elementos necessários para convertê-los em “um amálgama de elementos tangíveis e
intangíveis centrados em uma dada atividade em um destino específico, reunindo os
atrativos potenciais deste destino, oferecidos com o objetivo de satisfazer os desejos
ou as expectativas do turista” (LEIPER, 1979; ARREBOLA, 1981; VALLS, 2006, p.
27).
Segundo o modelo conceitual proposto por Smith (1994), ilustrado na Figura 11, o
produto turístico divide-se em cinco elementos, representados por cinco camadas
concêntricas: físico (correspondente à infraestrutura, ou physical plant), serviço,
hospitalidade, liberdade de escolha e envolvimento do turista. Os três primeiros
elementos formam a essência do produto turístico e compõem o produto formal ou
tangível, enquanto os dois últimos elementos representam o chamado produto turístico
ampliado ou estendido.
A parte central do modelo de Smith (1994) apresenta o núcleo turístico (elemento
físico) e à medida que as camadas concêntricas vão se sobrepondo, observa-se o
aumento dos níveis de intangibilidade e de envolvimento do turista na experiência de
viagem, assim como uma redução contínua da possibilidade de controle gerencial
direto.
41
Figura 11. Modelo conceitual de Produto Turístico - Smith (1994)
Fonte: Adaptado de SMITH (1994).
Embora Smith (1994) considere que todos os produtos turísticos possuam os cinco
elementos, a importância relativa varia de acordo com as especificidades de cada um.
Já o sucesso de um determinado produto turístico em satisfazer às necessidades dos
turistas, será determinado pela forma como tais elementos integram-se entre si. O
autor defende ainda, que o produto turístico é mais do que a soma ou uma simples
combinação dos cinco elementos que o constitui, pois é o resultado de uma interação
entre eles.
Outro aspecto que merece a atenção, cuja dificuldade persiste até os dias de hoje
em termos de definição conceitual e padronização internacional, é a necessidade de
distinguir-se estatisticamente a atividade turística de outros setores econômicos a fim
de avaliar sua contribuição econômica.
No âmbito da ciência econômica as atividades turísticas são classificadas como
exportação de serviços (ou bens não comercializáveis). Para dos Santos e Wanderley
(2009) este aspecto explica o caráter idiossincrático do turismo frente a outros setores
econômicos assim como os efeitos diferenciados em nível local.
Para composição das estatísticas do turismo enquanto atividade econômica, a
OMT ressalta que o produto turístico é essencialmente um serviço e como tal requer a
associação de elementos de agregação de valor, tendo sua composição refletida em
dois tipos de produtos na chamada Conta Satélite de Turismo (CST17): os
denominados ‘produtos característicos da atividade turística’ e os demais produtos
17 Tourism Satellite Account (TSA). As contas satélites são uma extensão do Sistema de Contas Nacionais, sendo criadas para expandir a capacidade de análise das Contas Nacionais sobre determinadas setores na economia nacional, como é o caso do Turismo.
42
relacionados a esta atividade (EUROSTAT et al., 2001, p. 38), designando como
‘produtos específicos do turismo’ a soma dos dois grupos.
i) Produtos característicos do turismo (EUROSTAT et al., 2001, p.40) – Inclui
bens e serviços que, em caso de ausência de visitantes, deixariam de existir na
maioria dos países em quantidade significativa, ou para os quais o nível de
consumo diminuiria sensivelmente. São, portanto, equivalentes a serviços
naturalmente associados à atividade do turismo, quer sejam aqueles
relacionados às necessidades e desejos básicos dos turistas.
Para comparabilidade dos dados turísticos entre países, a OMT recomenda que
se incluam nesta categoria, como grupos principais, as estatísticas
correspondentes dos setores de serviços de: acomodação; alimentos e bebidas;
transporte de passageiros de longa distância; agências, operadoras e guias de
turismo; culturais; de recreação e entretenimento;
ii) Produtos relacionados ao turismo (tourism-conected products) (EUROSTAT et
al., 2001, p.40) – categoria residual que inclui os produtos identificados como
específicos para o turismo em determinado país, mas que não reconhecidos
como tal para todos os países. Em geral, referem-se a produtos ou serviços de
outros setores econômicos que fornecem subsídios para o turismo (tais como
agricultura, pesca, restaurantes e serviços de telecomunicações).
A delimitação da classificação entre estas duas categorias de produtos específicos
do turismo depende da organização econômica de cada país. Ou seja, cabe aos países
definirem os produtos que deverão ser incluídos em cada categoria de sua Conta
Satélite de Turismo (MING NETTO, 2006; ANDRADE, M. R. P., 2009).
Por outro lado, o Sistema Internacional de classificação de dados econômicos
estabelecido pela ONU18 e os principais sistemas internacionais de classificação de
atividades econômicas - como o Sistema de Contas Nacionais (SCN19) e o Sistema de
Classificação Central de Produtos (CPC20), por exemplo - não costumam classificar o
turismo como uma atividade econômica (ou classe) específica (UN e WTO, 1994, p.
27; OMT, 2003b, p. 147).
Este tipo de dificuldade, relacionada às estatísticas do setor, costuma ser citada
como uma das causas que fazem com que a importância do turismo para o crescimento
18 International Standard Industrial Classification (ISIC). 19 System of National Accounts, estabelecido pela comissão de estatísticas das Nações Unidas. 20 Central Product Classification, estabelecido pela comissão de estatísticas da ONU (UN e WTO, 1994, p. 24).
43
econômico seja continuamente subestimada pelos formuladores de políticas públicas
(UN e WTO, 1994; OMT, 2003b, p. 147).
Em 1987, a OMT já alertava para a necessidade de melhorias nos sistemas de
estatísticas turísticas21, e recebeu em 1993 a aprovação da Comissão de Estatística da
ONU para desenvolver a primeira versão do Padrão Internacional de Classificação das
Atividades Turísticas22 (UN e WTO, 1994), a fim de fornecer uma base conceitual
para análises mais precisas da oferta turística mundial (OMT, 2003b, p. 148).
Apesar dos avanços na metodologia ainda há dificuldades na avaliação do setor.
Em grande parte, devido ao fato de que tradicionalmente os setores econômicos são
definidos a partir de uma perspectiva da oferta ou da produção. Assim, enquanto
setores como a agricultura, a indústria e a construção civil podem ser diretamente
identificados por seus produtos e serviços, no turismo isso não é possível porque a
maioria das empresas que oferece serviços turísticos não dedica toda sua produção aos
turistas, atendendo também aos residentes.
Desta forma, para buscar maior clareza e compreensão na avaliação do alcance
econômico do turismo, organizações como a OMT e o Conselho Mundial de Turismo
(WTTC), e alguns países têm discutido o tema a partir da perspectiva do consumo. “O
pressuposto básico é que a atividade turística é melhor definida por sua demanda”
(OMT, 2003b, p. 148).
As despesas turísticas (ou gastos com turismo) são definidas como o gasto total
em consumo feito pelo ou em benefício do visitante para ou durante sua viagem ou
estadia no destino (UN e WTO, 1994, p. 21).
A diversidade de perfis e das motivações dos turistas, das condições naturais e
econômicas do destino visitado, dentre outros condicionantes da demanda turística
implicam um conjunto significativamente heterogêneo de produtos e serviços
consumidos, impossibilitando a definição do turismo como uma atividade econômica,
singular e caracterizada por uma função de produção própria (IBGE, 2009, p. 10).
A OMT desenvolveu a Classificação Internacional Uniforme das Atividades
Turísticas (CIUAT), compatível com a terceira revisão do padrão ISIC, utilizando
integralmente a mesma estrutura, de forma a garantir a compatibilidade internacional
das estatísticas de turismo. Do conjunto destas atividades econômicas, destacam-se as
21 Através do documento Tourism in the ISIC and the CPC (UN e WTO, 1994, p. 28). 22 Standard International Classification of Tourist Activities (SICTA).
44
chamadas Atividades Características do Turismo (ACTs), responsáveis pela produção
de bens e serviços classificados como característicos do turismo (IBGE, 2009).
No Brasil, a classificação de atividades econômicas adotada pelo Sistema
Estatístico Nacional e pelos cadastros e registros da Administração Pública é
denominada Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE)
(MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO, 2012) e mantém uma correspondência com a
classificação do Sistema de Contas Nacional (IBGE, 2008a), definido a partir da
agregação dos códigos correspondentes das atividades econômicas neste sistema
(IBGE, 2009, p. 14).
A revisão mais recente da lista de Atividades Características do Turismo (ACTs)
no Brasil resulta da incorporação das recomendações da Organização Mundial de
Turismo (OMT) à Coordenação de Contas Nacionais do IBGE - por ocasião da
missão técnica realizada pela instituição internacional ao país em 2007 - assim como
para corrigir alguns desvios, observados pela inclusão nas versões anteriores de
atividades econômicas que não mantinham relação direta com o setor de turismo.
A definição das Atividades Características do Turismo (ACTs) é o primeiro passo
para quantificar o impacto econômico do turismo sobre determinada comunidade ou
região, ou seja, os benefícios econômicos derivados destas atividades.
Os benefícios econômicos do turismo por sua vez podem ser classificados como:
diretos, indiretos ou induzidos (OMT, 2003b) em função da produção de efeitos
primários ou secundários na economia.
Os benefícios diretos representam os efeitos primários da atividade turística para a
economia local e decorrem dos gastos com turismo diretamente em bens e serviços no
destino, na forma de receitas para as empresas turísticas locais, renda e emprego para a
população e receitas governamentais.
Os benefícios indiretos, também chamados de efeitos secundários, são gerados
pela circulação do gasto com turismo no destino, por meio de transações entre
empresas na economia doméstica.
Já os benefícios induzidos são uma consequência do aumento da renda da
população local (residentes), decorrente de parte da renda obtida com os gastos
turísticos (benefícios diretos e indiretos), que é então direcionada à população na
forma de salários, dividendos e lucros (OMT, 2003b).
45
Desta forma, os gastos com turismo criam benefícios diretos em serviços e setores
relacionados (como os segmentos de serviços de hospitalidade23, atrativos, eventos e
transportes) e benefícios indiretos e induzidos em outros setores (como agricultura,
construção civil e manufatura) (OMT, 2003b).
Em outras palavras, os gastos turísticos têm um efeito multiplicador sobre a
economia, o qual começa com os turistas gastando em serviços turísticos propriamente
ditos - denominados serviços front line (ou de primeira linha), tais como transporte,
hotéis e restaurantes − que por sua vez são drenados para o restante da economia
(BARBOSA, 2002, p. 3).
Os chamados multiplicadores econômicos medem o efeito das despesas
introduzidas em uma economia. Os multiplicadores turísticos são utilizados para
estimar a relação entre os gastos turísticos e seus efeitos, diretos e indiretos, na
economia, podendo ser calculados para um país, uma região ou uma comunidade.
A literatura da análise econômica do turismo, apesar de vasta, concentra-se,
basicamente, em três grandes áreas: análise da demanda turística, estimação do fluxo
turístico e do impacto econômico da atividade (ANDRADE, J. R. D. L., 2007, p. 120).
Nos estudos que avaliam o impacto econômico do turismo, três metodologias se
destacam: a Matriz Insumo-Produto, a Conta Satélite de Turismo (CST) e
(FRECHTLING e SMERAL, 2010) e o Modelo de Equilíbrio Geral Computável ou
modelagem CGE 24(LAFFARGUE, 2011).
A análise de insumo-produto é um método tradicional da economia, lançado em
1941, por Leontief para avaliação das relações entre indústrias através do
acompanhamento do fluxo de bens e serviços na economia de uma área geográfica
determinada, ao longo da cadeia produtiva de determinada atividade econômica
(OMT, 2003b; ANDRADE, M. R. P., 2009).
Os modelos de equilíbrio geral, por sua vez, são representações da economia a
partir de um sistema fechado e inter-relacionado no qual os valores de equilíbrio das
variáveis de interesse são determinados conjuntamente, sendo desta forma aplicável à
análise do turismo que por definição é uma atividade econômica multissetorial (DE
ANDRADE e TAKASAGO, 2008).
23 A literatura de turismo, e mais especificamente a do segmento de hotelaria distingue os serviços turísticos de hospedagem e hospitalidade. Os serviços de hospitalidade incluem os de hospedagem e os de alimentação. Os de hospedagem são prestados em hotéis e outros meios de alojamento. Os serviços de alimentação são prestados em restaurantes, bares e similares ou ainda em empresas que prestam serviços de bufês, caterings entre outros. 24 Computable General Equilibrium (CGE), em inglês.
46
Após a adoção pela Comissão Estatística da ONU das recomendações de
estatísticas turísticas - resultantes da Conferência de Ottawa em 1993, - a OMT e a
Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD25) iniciaram o
desenvolvimento conceitual para elaboração da metodologia de construção da Conta
Satélite do Setor em uma dada economia nacional (UN et al., 2010).
A Conta Satélite de Turismo (CST) constitui uma prática relativamente nova, já
adotada em alguns países, mas ainda em fase de desenvolvimento no Brasil. O desafio
deste projeto no País é discutido detalhadamente por Andrade (2009).
Em linhas gerais, seu resultado permitirá o cálculo da parcela de contribuição da
atividade turística no Produto Interno Bruto (PIB) nacional, o qual constitui a base da
metodologia associada ao Sistema de Contas Nacionais (SCN), sob a responsabilidade
do IBGE desde 1986 (IBGE, 2008a).
Na verdade, o aprofundamento da metodologia de avaliação do impacto
econômico do turismo no País tornou-se uma das diretrizes do Ministério do Turismo
(MTur), o qual tem patrocinado os estudos em duas linhas de frente (ÁRIAS, 2004).
A primeira destas linhas tem por objetivo o aprimoramento ou implantação da
Conta Satélite de Turismo (CST), mediante a adesão à metodologia recomendada pela
OMT, como forma de garantir a sua correspondência com o Sistema de Contas
Nacionais (SCN), cujos resultados iniciais têm sido divulgados através da série de
estudos intitulada Economia do Turismo, publicada pelo IBGE desde 2007, com base
em dados do mercado nacional de turismo compilados a partir do Sistema de Contas
Nacionais (SCN) no período entre 2000 e 2006 (IBGE e EMBRATUR, 2007; IBGE,
2008b; 2009).
A segunda linha de frente patrocinada pelo Ministério do Turismo no Brasil, à
cargo do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) desde 2003, objetiva a
disponibilização de indicadores correntes relativos à situação e evolução do mercado
de trabalho turístico no País. Esta linha deu origem ao Sistema de Informações sobre o
Mercado de Trabalho no setor de Turismo (SIMT26) no Brasil (ÁRIAS, BARBOSA e
ZAMBONI, 2003; ÁRIAS, 2004; ÁRIAS e ZAMBONI, 2006; ÁRIAS, 2008c; 2008b;
2008a).
25 Organization for Economic Co-operation and Development (www.oecd.org). 26 Formalmente denominado Sistema Integrado de Informações sobre o Mercado de Trabalho no Setor de Turismo no Brasil (http://www.ipea.gov.br/005/00502001.jsp?ttCD_CHAVE=165, acesso em 11.04.2012). Sua implementação conta com o apoio financeiro do MTur - por meio do Instituto Brasileiro de Turismo (EMBRATUR), da Comissão de Estudos para a América Latina (CEPAL) e do Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID).
47
A metodologia deste Sistema (SIMT) é baseada no uso dos dados do Cadastro de
Estabelecimentos Empregadores (CEE) e da Relação Anual de Informações Sociais
(RAIS) - disponibilizadas pelo Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), para
quantificação do volume de empregos formais associados à atividade turística - e dos
dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) realizada pelo IBGE,
com o objetivo de estimar a parcela do segmento não formal da economia turística,
reconhecidamente de grande impacto dado a sazonalidade característica da atividade
que induz a contratação de pessoal temporário, em geral informalmente.
Os resultados obtidos pelo IPEA indicam que o segmento informal de empregos
no Brasil é relevante e não pode ser desconsiderado e, de forma mais ampla, quando se
trata de quantificar a participação do turismo na formação do PIB nacional (ÁRIAS,
2008b, p. 4).
Além da distinção dos dados de empregos formais e não formais no setor de
turismo, os resultados da pesquisa também permitem estimar qual a parcela das
Atividades Características do Turismo (ACTs) de fato destinadas aos turistas, uma vez
que a maior patê destas atividades atende também aos residentes, o que é feito através
dos chamados coeficientes de atendimento turístico. Estes resultados são apresentados
com detalhamento até o nível estadual (ÁRIAS, 2006; 2008b, p. 4).
O Anexo 1 (Tabela 8) enumera as 46 atividades econômicas consideradas na
pesquisa com os códigos CNAE versão 2.0 (MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO,
2012) e os grupos de atividades econômicas correspondentes (ÁRIAS, 2008a, p. 11-
13), que integram o conjunto das sete Atividades Características do Turismo (ACTs)
recomendadas pelo IBGE e consideradas no Sistema de Informações sobre o Mercado
de Trabalho no setor de Turismo (SIMT).
Os coeficientes de atendimento turístico calculados pelo IPEA apresentam valores
bem abaixo de 1 para a maioria destas atividades, o que significa que a parcela dos
serviços prestados aos residentes e classificadas nestas atividades econômicas é
significativa, assim como a utilização direta das estatísticas da RAIS sem a correção
destes coeficientes acarreta uma superestimação das estatísticas do mercado de
empregos turísticos no País (ÁRIAS, 2006; 2008b, p. 4).
Os resultados da pesquisa apontam que esta superestimação ocorre, sobretudo, nas
atividades que fazem parte dos grupos Alimentação, Cultura e lazer e Auxiliar do
48
Transporte27 enquanto os grupos Alojamento e Agências de Turismo concentram as
atividades econômicas que atendem preferencialmente aos turistas, apresentando
coeficientes de atendimento turístico superiores a 0,7 - ou seja, com pelo menos 70%
do atendimento direcionado aos turistas (ÁRIAS, 2006, p. 5).
Além disso, os resultados indicam haver diferenças menos expressivas nos valores
dos coeficientes de atendimento turístico em unidades geográficas maiores, como por
exemplo em regiões e estados (ÁRIAS, 2006).
Com base nestes resultados, o IPEA propõe o conceito de Núcleo das Atividades
Características do Turismo (núcleo das ACTs) no Brasil, abrangendo estes dois grupos
de atividades que atendem essencialmente aos visitantes (IPEA, 2011, p. 37).
2.2 Sustentabilidade: Conciliando o desenvolvimento turístico, social, ambiental
e cultural
Da mesma forma que verificado em outras atividades econômicas tem se
observado o crescimento da discussão sobre a sustentabilidade no desenvolvimento do
turismo, assim como em projetos e atividades relacionados à atividade turística
(SACHS, 1997; CHAVES e RODRIGUES, 2006; LIN e DE GUZMAN, 2007).
Não obstante o reconhecimento dos impactos positivos (potenciais ou reais) do
turismo sobre a economia local, são também objetos de discussão os impactos
(negativos) relacionados aos efeitos adversos decorrentes do desenvolvimento da
atividade turística sobre os destinos e a população residentes (STECK, 1999; OMT,
2003b).
A atividade turística tem grande repercussão nas economias dos locais onde se
desenvolve, ainda que sua importância tenha intensidade diferente, conforme o grau
de dinamismo e de diversificação dos setores econômicos que são ali desenvolvidos.
O turismo pode trazer benefícios, mas também transtornos para a comunidade,
que envolvida diretamente ou não na atividade turística, é a que possui maior contato
com os visitantes, com eles dividindo o mesmo espaço físico e sofrendo assim os
maiores impactos, sejam eles negativos ou positivos (GOLLUB, HOSIER e WOO,
2002; MTUR, 2005b; SLOB e WILDE, 2006).
27 Os valores correspondentes dos Coeficientes mensais de Atendimento Turístico, independente do subgrupo geográfico, raramente apresentaram valores superiores a 0,25 e 0,15, respectivamente para estas duas atividades na pesquisa do IPEA de 2004-2005.
49
O conceito de desenvolvimento sustentável foi descrito inicialmente em 1987, no
estudo da Comissão Mundial de Meio Ambiente e Desenvolvimento28, denominado
Our common future e também conhecido como Relatório Brundtland (WCED, 1987).
É definido como aquele “que atende às necessidades do presente sem comprometer a
capacidade das futuras gerações de satisfazerem suas próprias necessidades”
(BLANKE et al., 2011, p. 51).
Alinhada a esta perspectiva, a OMT define o desenvolvimento sustentável do
turismo como aquele que busca evitar o problema característico das perdas da cadeia
de valor do setor na comunidade local em que se estabelece e, portanto:
“Um processo contínuo, que requer monitoramento constante dos impactos que a atividade pode causar, de modo que, com ações de manejo, seja possível minimizar os impactos negativos e maximizar os benefícios potenciais, introduzindo medidas preventivas ou de correção de rumo. [E que] requer a participação e o comprometimento de todos os atores envolvidos com a atividade, onde o lucro deve ser distribuído de forma equitativa entre os promotores da atividade e a população local.” (MTUR, 2007a, p. 5)
A literatura sobre sustentabilidade e sua mensuração é vasta e tem crescido
substancialmente na última década (BLANKE et al., 2011, p. 51), discutindo tanto o
conceito global quanto sua aplicação as organizações (BOECHAT e LAURIANO,
2012).
No entanto, como reconhecido pela própria OMT, o progresso em direção a um
turismo sustentável tem sido lento e decepcionante. A adoção de modelos de
monitoramento na área é tardia e nenhum sistema próprio de indicadores de
sustentabilidade turística foi adotado até então. Além disso, as poucas iniciativas de
controle da sustentabilidade no turismo – ou do desenvolvimento turístico sustentável
- têm se restringido a aplicação de modelos majoritariamente baseados em indicadores
ambientais (FERNANDEZ e RIVERO, 2009, p. 278), na maior parte das vezes,
negligenciando as dimensões social e cultural (SACHS, 2002), reconhecidamente
relevantes para o desenvolvimento turístico.
2.3 Competitividade e sustentabilidade no Turismo
2.3.1 Competitividade e sustentabilidade de destinos turísticos
A competitividade e o crescimento tornaram-se duas questões fundamentais no
debate sobre o papel do turismo como instrumento de desenvolvimento econômico
(FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b).
28 World Commission on Environment and Development (WCED), em inglês.
50
Os estudos sobre competitividade de destinos inserem-se em uma das linhas de
pesquisa de maior expressão na área de turismo, conhecida como Economia do
Turismo29 (EADINGTON e REDMAN, 1991; SINCLAIR, 1991; ENNEW, 2003;
VANHOVE, N., 2005; CANDELA e FIGINI, 2009) e seguem trajetória similar a dos
estudos sobre competitividade global.
Por outro lado, há um consenso generalizado na literatura que um dos maiores
obstáculos para se atingir a sustentabilidade no turismo é justamente a dificuldade de
medí-la em um dado destino, quer seja pela inexistência de uma lista de indicadores
universalmente aceita, quer seja por sua característica multivariada associada à
dificuldade inerente em agregar a quantidade considerável de informação requerida
para operacionalizar o conceito (FERNANDEZ e RIVERO, 2009, p. 278).
Um destino turístico30 é composto dos chamados “produtos turísticos os quais por
sua vez se estruturam a partir dos recursos ou atrativos existentes no lugar” (VALLS,
2006, p. 26).
Assim, embora não seja exclusividade do setor de turismo o dilema entre
crescimento (sobretudo econômico) e sustentabilidade - ou desenvolvimento
sustentável, como preferem alguns autores - neste setor assume um caráter de
discussão inadiável uma vez que tais recursos e atrativos podem ser profundamente
impactados por um desenvolvimento turístico mal planejado e incorrer em um
desgaste contínuo da imagem deste destino e do futuro da atividade turística local no
longo prazo.
Esta questão é observada na crescente preocupação de inserção do tema
sustentabilidade nos modelos de análise da competitividade de destinos turísticos. E
mais ainda, no crescimento dos estudos específicos sobre sustentabilidade de destinos
turísticos, que não consideram o aspecto da competitividade, fugindo assim da
polêmica da possibilidade de coexistência do binômio crescimento-sustentabilidade.
No entanto, mesmo nos modelos de competitividade que não negligenciam a
discussão sobre o aspecto sustentável do desenvolvimento turístico, esta tendência não
se espelha uniformemente.
Observa-se nestes modelos, desde a simples inclusão isolada e simultânea de
indicadores ambientais, culturais e sociais até a consideração de um construto
específico de medida da sustentabilidade. Não surpreendentemente, a minoria deles 29 Tourism Economics, em inglês. 30 Alguns textos em português optam por adotar a denominação ‘destinação turística’ para o termo em inglês (tourism destination ou tourist destination). Adota-se no presente apenas destino turístico.
51
propõe-se a desenvolver a segunda abordagem dado o aumento do grau de
complexidade que se introduz nos modelos (FERNANDEZ e RIVERO, 2009).
A avaliação da competitividade de destinos turísticos requer a superação de
alguns desafios adicionais, em relação aos estudos de competitividade global
(discutidos na subseção anterior 2.3.1), quer sejam (VALLS, 2006, p. 26):
i) A caracterização da própria natureza da atividade do turismo;
ii) A definição de destino turístico em si; e,
iii) A comparação entre destinos turísticos.
Em relação à atividade turística Crouch (2007b) chama atenção para as
complexidades características do que se define como produto turístico, por si só um
conceito complexo e ainda não consensual (SMITH, 1994; MURPHY, PRITCHARD
e SMITH, 2000; CANDELA e FIGINI, 2010).
Tal complexidade também é inerente às próprias características da atividade
turística, tais como (BURKART e MEDLIK, 1974 apud VANHOVE, N., 2005;
CROUCH, 2007b):
1) O turismo é uma mistura de fenômenos e relações e não fenômenos e relações
isolados, sendo por isso melhor analisado sob a perspectiva sistêmica;
2) Tais fenômenos e relações resultam da movimentação temporária (de curto
prazo) de pessoas para, e sua permanência nos destinos, envolvendo assim um
elemento dinâmico (a viagem) e outro estático (a estadia);
3) A viagem e a estadia ocorrem no sentido do e dentro do destino em si, ou seja,
fora dos limites dos locais de residência e trabalho, dando origem a uma
atividade econômica distinta da relacionada à população residente ou que
trabalha no destino;
4) Trata-se de uma experiência ofertada ao visitante produzida de forma
simultânea, ou coletivamente por todas as empresas, organizações, setores e
indivíduos que interagem com o visitante ao longo de sua viagem.
Incluem-se neste grupo, que interage com o turista, os fornecedores de
produtos e serviços da cadeia de valor do turismo − tais como companhias
aéreas, redes hoteleiras, restaurantes, operadoras e agências de turismo, entre
outros −, além de organizações e indústrias que apoiam a atividade −
notadamente os setores de entretenimento, esporte e lazer −, governos locais e
instituições públicas − que respondem pela regulação do setor e pela
52
infraestrutura geral disponibilizada ao turista − e mesmo os residentes do
destino turístico;
5) É constituída de um vasto número de atributos, que podem ser combinados de
forma praticamente exclusiva para cada experiência, gerando satisfação ou
insatisfação em cada turista segundo seus próprios critérios pessoais.
Candela e Figini (2010) argumentam que, enquanto objeto de estudo econômico,
dois aspectos do produto turístico devem ser levados em conta:
i) O território é parte da função de produção do produto turístico e,
ii) O produto turístico constitui-se em um pacote complexo e composto de uma
série de itens elementares (bens e serviços) demandados pelo turista, em uma
relação de complementaridade, ao longo de sua experiência de viagem.
Neste sentido, o principal agente da economia do turismo não é o turista, ou a
empresa turística, mas o destino em si, o qual não pode ser considerado nem como
uma indústria, nem como uma empresa (CANDELA e FIGINI, 2010, p. 261), mas
como o elemento central do sistema turístico, cuja conceituação em si continua sendo
um desafio acadêmico e prático (FRAMKE, 2001).
Candela e Figini (2010) discutem este desafio, defendendo a tese da necessidade
do desenvolvimento de novos estudos sobre destinos turísticos que conciliem a análise
de seus aspectos característicos e uma abordagem do ponto de vista econômico − na
opinião dos autores uma lacuna fundamental da literatura sobre o tema.
Valls (2006, p.15-16) destaca cinco características comuns que configuram um
destino turístico que devem ser levadas em consideração em sua definição:
• Constitui-se em um espaço geográfico homogêneo com características comuns
capaz de suportar objetivos de planejamento;
• Deve adquirir centralidade, isto é, ser um território que os turistas tomem como
objetivo de visita;
• Deve apresentar uma oferta estruturada a serviço da satisfação do turista, a
partir dos atrativos e recursos disponíveis e por ele valorizados;
• Deve existir como uma ‘marca’ que se apresente em forma de imagem atrativa
e que traduza tal oferta, facilite sua identificação nos mercados e gere interação
de afetos e sentimentos; e,
• Deve dotar-se de uma função conjunta de sua própria comercialização, ou seja,
deve contar com a “cooperação vertical em termos de marketing para todo o
53
espaço geográfico do destino, articulada a partir de uma visão estratégica ou de
um plano conjunto” (BRACKENBURY apud VALLS, 2006, p. 16).
Com base nestas características Valls (2006) define quatro funções ou objetivos
do destino turístico resumidas na Figura 12.
Figura 12. Funções do Destino Turístico – Valls (2006)
Fonte: Adaptado de Valls (2006, p.17)
Candela e Figini (2010, p. 259-260) resumem os problemas econômicos dos
destinos turísticos em quatro pontos:
• É no destino turístico que se torna necessário coordenar as diferentes atividades
de produção turísticas advindas de empresas independentes;
• É também no âmbito do destino, que se precisa encontrar a oferta de uma
variedade de bens e serviços que atendam as necessidades do turista,
aumentando sua satisfação;
• O destino precisa completar o produto turístico através da oferta de bens
públicos (infraestrutura) e serviços (informação) que não podem ser
eficientemente ofertados pela iniciativa privada; e,
• O destino precisa enfrentar os problemas das externalidades intraespaciais
(decorrentes da coexistência de turistas e residentes no mesmo espaço) e
transgeracionais (basicamente, a questão da sustentabilidade, envolvendo o
turismo atual e futuro no destino).
Os dois primeiros pontos retomam parte das características dos destinos já citadas
por Valls (2006), enquanto os dois últimos representam falhas de mercado típicas e
que requerem a intervenção da autoridade pública definida no âmbito local
(CANDELA e FIGINI, 2010, p. 260).
54
O último ponto relacionado ao desafio de solução dos problemas de
externalidades intraespaciais dos destinos, é associado por Claver-cortés, Molina-
azorín e Pereira-moliner (2007) à terceira geração do modelo evolutivo de destinos
turísticos.
Segundo estes autores (CLAVER-CORTÉS; MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-
MOLINER, 2007), os destinos de primeira geração (first-generation destinations)
foram favorecidos pela aristocracia, caracterizando-se por uma oferta turística
fragmentada e independente da intermediação por parte de operadores turísticos. Este
tipo de destino começou a declinar após a década de 1960 como resultado do
desenvolvimento do transporte aéreo internacional e da democratização das viagens
turísticas como opção de lazer.
Os chamados destinos de segunda geração são relacionados ao turismo de massa.
E finalmente os destinos de terceira geração seriam representados por destinos
consolidados e caracterizados por planejamento e controle da qualidade da
infraestrutura, com a oferta de hospedagem de alta qualidade (CLAVER-CORTÉS;
MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-MOLINER, 2007).
Segundo Claver-cortés, Molina-azorín e Pereira-moliner (2007, p. 728) os
destinos de segunda geração são associados tanto ao modelo de produção Fordista e à
busca de economia de escala - considerando-se a ausência de diferenciação da oferta
turística e a alta padronização dos produtos turísticos através de pacotes pré-definidos
– quanto ao modelo neofordista, por terem capacidade de readaptação a necessidades
do mercado através do uso de novas Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC)
e Sistemas de Informação.
O modelo de desenvolvimento relacionado ao turismo de massa tem como
maiores pontos fracos: a dependência de operadores turísticos, o marketing baseado
em preços baixos, e a consequente degradação ambiental, o que segundo estes autores
conferem aos destinos turísticos de segunda geração uma tendência ao declínio e ao
desenvolvimento insustentável no longo prazo, além de baixa competitividade
(CLAVER-CORTÉS; MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-MOLINER, 2007, p. 728).
Segundo esses autores (CLAVER-CORTÉS; MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-
MOLINER, 2007) este modelo evolutivo de destinos turísticos, guarda certa
correspondência com o modelo teórico do Ciclo de Vida de Áreas Turísticas31,
31 Tourism Area Life Cycle (TALC), em ingles.
55
proposto por Butler (1980; 2006) e discutido em diversos estudos contemporâneos
sobre destinos turísticos.
Além dos desafios inerentes a definição do que representa um destino turístico
(DWYER e KIM, 2003b; RODRÍGUEZ-DÍAZ e ESPINO-RODRÍGUEZ, 2008), a
comparação entre destinos por sua vez esbarra em dois obstáculos adicionais: a
delimitação do grupo (de destinos) com os quais um determinado destino compete
diretamente pela escolha do turista (KOZAK e RIMMINGTON, 1999), e a
metodologia para a análise comparativa em si (BAUM, 1999).
Baum (1999, p. 627) discute o estado da arte das pesquisas em turismo e no que se
refere ao uso de metodologias comparativas conclui que não estão suficientemente
desenvolvidas na área e que sua utilização ainda não reflete as análises comparativas
mais informais características do tema turismo, tanto no sentido acadêmico, quanto
prático.
O autor (BAUM, 1999) ressalta que, a despeito dos inegáveis benefícios de uma
abordagem comparativa, as dificuldades inerentes à execução podem limitar
significativamente os resultados ou circunscrever a aplicabilidade de suas conclusões.
Entre tais dificuldades Baum (1999, p. 629) destaca dois aspectos:
• A variedade de tipos e da qualidade das estatísticas usadas pelos destinos que
impactam a validade das comparações feitas; e,
• A diversidade das áreas acadêmicas utilizadas como base das pesquisas em
turismo e que contribuem para o seu caráter interdisciplinar, reunindo
pesquisadores das áreas de geografia, economia, sociologia, antropologia e
gestão.
Esta dificuldade talvez explique de certa forma a existência de tantos estudos
empíricos não comparativos dentre os que analisam a competitividade de destinos
turísticos, como observado em estudos bibliográficos recentes sobre o tema no Brasil e
na Europa (MIKI; GÂNDARA e MEDINA-MUÑOZ, 2011; MIKI; MEDINA-
MUÑOZ e MEDINA-MUÑOZ, 2011).
Um desafio inerente a qualquer método de medida da competitividade de destinos
turísticos é a questão inicial da definição da unidade de análise (CROUCH e
RITCHIE, 1999, p. 140).
Esta escolha pode adotar duas abordagens distintas, assumindo como foco o
destino turístico em si ou as empresas de turismo que atuam no destino (CLAVER-
CORTÉS; MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-MOLINER, 2007).
56
Adotando-se o destino como unidade de análise, permanece ainda o desafio de
delimitá-lo, uma vez que pode ser associado a qualquer unidade territorial que tenha
vocação de planejamento e possa dispor de certa capacidade administrativa para
desenvolvê-la. Desta forma, pode englobar um ou mais países, uma ou várias regiões,
estados ou sub-regiões, um grupo de municípios, um município, lugares ou
comunidades (VALLS, 2006, p.15).
No que se refere ao estudo da competitividade de destinos turísticos encontram-se
na literatura os seguintes enfoques, conforme a unidade de análise escolhida:
a) Nacional: Consideram os países enquanto destinos turísticos
internacionalmente concorrentes entre si. Representam a maioria dos estudos
e têm como vantagem a maior disponibilidade, em geral, de dados estatísticos
(mesmo no âmbito do turismo);
b) Regional: Entendem o destino turístico como uma determinada região
geográfica, formada por um conjunto de países (por exemplo, europeus,
latino-americanos, etc), de estados, de municípios e até mesmo de ilhas de um
país ou região geográfica;
c) Municipal: tendo o destino turístico representado por um determinado
município;
d) Por segmentação turística: Neste grupo incluem-se os estudos voltados a
análise de segmentos específicos de turismo. Representa um dos grupos com
maior volume de publicações, pois tem como vantagem a capacidade de
reduzir a heterogeneidade da atividade turística, sobretudo no que tange a
motivação (demanda). Inserem-se neste grupo os estudos sobre as mais
diversas modalidades de turismo esportivo (como estações de esqui, de
mergulho), de Sol e Praia (segmento precursor do chamado turismo de
massa), cultural, etc.
De forma geral os objetivos da concorrência entre destinos turísticos não são
claros ou congruentes e não podem ser padronizados, que segundo Crouch (2007b, p.
1) representa um desafio adicional para a gestão da competitividade turística.
Segundo o autor (CROUCH, 2007b), a gestão dos destinos turísticos se defronta
com a necessidade de conciliação de interesses diversos (e na maioria das vezes
conflitantes), de políticas públicas e instituições privadas locais, representados de um
lado por indicadores de crescimento econômico e de outro lado por resultados
socioambientais.
57
O campo de pesquisa acadêmica sobre a competitividade de destinos turísticos
representa parte significativa das pesquisas mais recentes em turismo (KOZAK e
RIMMINGTON, 1999) e tem se expandido desde o início da década de 90
(CROUCH, 2006;2007b) quando o conceito tornou-se ponto central das políticas
públicas de turismo (VANHOVE, 2006, p. 101).
A diversidade dos estudos tem motivado várias revisões da literatura (CROUCH,
2006; VANHOVE, NORBERT 2006; CROUCH, 2007b), assim como estudos
bibliométricos (ENRIGHT e NEWTON, 2005; CROUCH, 2008), dedicados a analisar
a evolução das discussões relativas à competitividade de destinos turísticos.
Não obstante haver consenso quanto ao caráter relativo e multidimensional da
competitividade global e consequentemente da competitividade turística, a definição
de um construto que operacionalize esse conceito tem motivado os estudos sobre o
tema (MIKI; GÂNDARA e MEDINA-MUÑOZ, 2011).
Hassan (2000, p.239-240) apresenta uma das primeiras definições para o
construto, sendo até hoje uma das mais citadas. O autor relaciona o conceito à
capacidade de um destino de criar e integrar produtos turísticos de valor agregado que
mantenham simultaneamente seus recursos e sua posição competitiva relativa frente
aos concorrentes.
Muitas das definições de competitividade de destinos turísticos adotam o enfoque
da competitividade industrial proposto por Porter (1985; 1990b) e aplicado à análise
da competitividade das nações (PORTER, 1990b; PORTER, 2008, p. 171-213).
Buhalis (2000, p.106), que também adota este enfoque, define a competitividade
de um setor econômico como o esforço demandado para e a obtenção em si de
rentabilidade acima da média do setor em questão no longo prazo, assim como de
oportunidades de investimento alternativas superiores as obtidas em setores distintos.
Para o autor (BUHALIS, 2000) o segredo do sucesso de longo prazo para os
destinos turísticos está em abordar o mercado-alvo correto através da combinação
mais apropriada de produtos e serviços turísticos locais. Sob tal perspectiva a
competitividade destes destinos deve necessariamente incluir a sustentabilidade dos
recursos locais como prerrogativa do sucesso no longo prazo, bem como para atingir a
distribuição equitativa dos retornos financeiros advindos da utilização destes recursos
58
a fim de satisfazer os stakeholders32 envolvidos e atenuar os conflitos de interesse
inerentes.
Buhalis (2000) ressalta dois conceitos que, a partir da década de 2000, passaram a
estar necessária e diretamente relacionados à competitividade de destinos turísticos de
forma indissociável: a busca simultânea do equilíbrio entre os interesses dos
stakeholders envolvidos no desenvolvimento e na produção dos produtos turísticos −
na maior parte das vezes conflitantes − e da prosperidade local, como já alertado em
outros estudos da área (BORDAS, 1994a;1994b; CROUCH e RITCHIE, 1999).
2.4 Modelos de Competitividade Turística de Destinos
Os modelos de competitividade turística incluídos nesta revisão da literatura
podem ser divididos em três grupos, conforme a abordagem e a metodologia adotadas.
Esta divisão sublinha a evolução dos estudos ao longo do tempo e reflete o
aprofundamento das discussões teóricas sobre o tema a partir da década de 1990.
Desta forma, os modelos incluídos nesta seção são apresentados em três grupos:
1º) Modelos conceituais e descritivos:
Neste grupo incluem-se os estudos desenvolvidos entre 1995 e 2004, os quais
se caracterizam por apresentar modelos teóricos, conceituais e descritivos,
sobre os fatores que influenciam a competitividade dos destinos turísticos.
Apesar de apresentarem sugestões de possíveis variáveis que poderiam estar
associadas à estes fatores, os autores não definem quais as mais adequadas nem
se preocupam em distinguir as variáveis independentes das dependentes do
desempenho turístico associado ao destino.
Por outro lado constituem a base teórica para o desenvolvimento dos demais
modelos posteriores;Modelos de índices agregados:
Incluem-se nesta categoria modelos empíricos desenvolvidos a partir da década
de 2000, que se propõem a criar um índice global de competitividade turística.
A maioria destes modelos é concebida para análise de países, a partir de
variáveis independentes representadas por dados secundários com objetivo de
classificá-los através de um ranking geral, o qual é sugerido como uma
ferramenta de benchmarking para o turismo internacional.
32 Embora alguns textos adotem o termo ‘atores sociais’ ou simplesmente ‘atores’ na tradução para o
português, opta-se no presente projeto de pesquisa por manter-se o termo original em inglês.
59
Na maior parte dos casos são estudos a cargo de organizações privadas de
pesquisa, de associações de classe ou de representantes da administração
pública, tais como o Fórum Econômico Mundial (WEF) e o Conselho Mundial
de Turismo (WTTC), no âmbito mundial e o Ministério do Turismo, no Brasil;
3º) Modelos explicativos e preditivos:
Representam os estudos mais recentes, desenvolvidos a partir do final da
década de 2000, e atual estado da arte sobre o tema. Incluem modelos
explicativos mais robustos que identificam não apenas os fatores que
influenciam a competitividade de destinos turísticos, mas as variáveis
independentes a eles associadas, e as variáveis dependentes que explicam os
resultados observados no desempenho da atividade turística nestes destinos,
diferenciando o peso relativo de cada uma destas variáveis sobre esta
competitividade através de estudos empíricos e análise multivariada dos dados.
2.4.1 Modelos conceituais e descritivosInicialmente a maioria dos estudos sobre
competitividade turística era baseada nos fatores determinantes das vantagens
competitivas, a partir do conceito proposto por Porter (1990b) que adota como
pressuposto básico que a produtividade das empresas de determinado país e sua
capacidade de exportar determinam a competitividade nacional – modelo comumente
citado como “diamante das vantagens competitivas”.
Os determinantes das vantagens competitivas nacionais, propostos pelo autor
(PORTER, 1990b, p. 78), podem ser compreendidos como um conjunto coordenado
de quatro fatores internos de produção (atributos), denominados: i) condições dos
fatores; ii) indústrias correlatas e de apoio; iii) condições de demanda; e, iv) estratégia,
estrutura e rivalidade das empresas.
Além dos fatores internos Porter (1990a) destaca dois fatores externos: As
mudanças ambientais (incluindo, por exemplo, rupturas, inovações, guerras e
desenvolvimento político) e a política governamental, que pode influenciar a
competitividade nacional através das políticas industriais, de comércio e educação.
Desta forma, o sistema dos determinantes da competitividade nacional definido por
Porter (1990a), é composto dos quatro fatores internos e dois fatores externos,
conforme ilustrado pela Figura 13.
60
Figura 13. Sistema da Competitividade Nacional (PORTER, 1990)
Fonte: (PORTER, 1990a, p. 127).
O modelo de criação de vantagens competitivas proposto por Bordas
(1994a;1994b) adapta o conceito do diamante de competitividade nacional de Porter
(1990b) para o contexto da competitividade turística e é reproduzido na Figura 14.
Figura 14. Modelo de criação de vantagens competitivas de destinos turísticos - Bordas (1994)
Fonte: (BORDAS, 1994b, p.32).
Estratégia, Estrutura
e Rivalidade de
Empresas
Condições
de
Fatores
Condições
de
Demanda
Indústrias
Correlatas e
de Apoio
Mudanças
Governo
ESTRATÉGIA, ESTRUTURA E RIVALIDADEDE EMPRESAS
• Barreiras de entrada e saída:- Leis de propriedade e impostos
• Regulamentação de atividades empresariais• Concentração / estrutura:
- Associações, propriedade• Etc
SETORES CORRELATOS E DE APOIO
• Operadoras de Turismo:- Relacionamento com hotéis, representações locais
• Bares e restaurantes• Discotecas, cassinos, parques, etc.• Atividades de esporte• Serviços:
- Lavanderias; bancos, médicos, etc.• Sistemas de informação computadorizados• Etc.
CONDIÇOES DA OFERTA
• Recursos / atrativos turísticos:- Naturais (sem poluição, parques)- Culturais (monumentos)
• Recursos Humanos:- Treinamento, egislação trabalhista
• Infraestrutura:- Rede de transporte- Conexões (ônibus, trens, taxis)- Eletricidade, água, lixo
• Mercado Financeiro:- Custo, disponibilidade
• Know-how• Etc.
CONDIÇOES DA DEMANDA
• Grau de sofisticação do consumidor:- Perfil comportamentalda demanda
• Grau de educação do consumidor• Comercialização institucionalizada:
- Imagem definida• Controle de qualidade• Etc.
61
2.4.1.1 Os Modelos de Crouch e Ritchie (1995-2003)
Outro modelo desta mesma época, que também adota o diamante da
competitividade de Porter (1990b) como base, é o desenvolvido pelos pesquisadores
Geoffrey Crouch e Brent Ritchie (CROUCH e RITCHIE, 1995), cuja parceria
originou uma linha de pesquisa sobre o tema na Universidade de Calgary, Canadá e
que por isso também é identificado em algumas citações como “modelo de Calgary”.
Crouch e Ritchie (1999, p. 137) definem a competitividade de um destino turístico
como:
“a habilidade em contribuir para a base econômica (prosperidade) que fornece a base para um conceito multifacetado de qualidade de vida. Para os autores, como tal base econômica é também essencial para apoiar a gestão ambiental, a competitividade turística necessariamente é também relacionada à capacidade do destino em oferecer um alto padrão de vida para seus residentes” (CROUCH e RITCHIE, 1999, p. 137, tradução nossa).
A primeira versão do modelo foi apresentada pela primeira vez em 1993, no
congresso anual da Associação Internacional dos Pesquisadores de Turismo33
(RITCHIE e CROUCH, 1993 apud CROUCH e RITCHIE, 1999).
Entre 1994 e 1996, esta primeira versão foi submetida à apreciação de
especialistas e pesquisadores da área de turismo da própria Universidade de Calgary e
em diversos eventos científicos internacionais, nos quais o estudo foi apresentado e em
1999 os autores publicaram uma versão atualizada do modelo (CROUCH e RITCHIE,
1999)
O principal objetivo dessa nova versão foi incluir formalmente a prosperidade e a
qualidade de vida da população residente, como fatores determinantes da
competitividade de destinos turísticos, contemplando no modelo também a
sustentabilidade da posição competitiva no longo prazo − esta última discutida pelos
autores através dos conceitos de vantagens competitivas e comparativas (PORTER,
1985; PORTER, 1990b) frente aos destinos concorrentes.
Comparativamente às versões anteriores (RITCHIE e CROUCH, 1993 apud
CROUCH e RITCHIE, 1995; 1999), esta versão também aprimora o fator ‘gestão do
destino’ e destaca explicitamente os conceitos de vantagens comparativas e
competitivas (PORTER, 1985; 1990b), associando-os respectivamente, aos recursos
herdados (resource endowments) pelo destino − basicamente os naturais e os
33 AIEST - International Association of Scientific Experts in Tourism (http://www.aiest.org)
62
decorrentes da evolução do desenvolvimento econômico e histórico − e aos recursos
estratégicos (deploy resources) relacionados à capacidade do destino em entregar os
recursos herdados aos visitantes, em termos de oferta turística.
Na versão seguinte (RITCHIE e CROUCH, 2000) os autores acrescentaram ao
modelo o grupo de fatores ‘políticas públicas de turismo’ (Tourism Policy) assim
como redefinem e ampliam o escopo do fator ‘políticas de planejamento e de
desenvolvimento do destino’ (destination policy, planning & development).
A evolução do modelo conceitual de Crouch e Ritchie, desde a versão inicial de
1993 até a versão atualizada em 2000 é detalhada no livro sobre o tema, publicado
pelos autores em 2003 (RITCHIE e CROUCH, 2003).
A Figura 15 apresenta a versão do modelo nesta publicação sendo doravante
denominado no presente texto como modelo de Crouch e Ritchie (2003).
Figura 15. Modelo de Competitividade de Destinos Turísticos de Crouch e Ritchie (2003)
Fonte: (RITCHIE e CROUCH, 2003, p. 63, tradução nossa).
63
O modelo de Crouch e Ritchie (2003) leva em consideração 36 fatores
determinantes da competitividade turística, distribuídos em cinco grupos:
1) Apelos primários e atratores (core resources & attractors): os fatores
incluídos neste grupo representam as razões fundamentais para a escolha do
destino pelos turistas (CROUCH, 2007b, p. 27);
2) Fatores de apoio e Recursos (supporting factors & resources): grupo
relacionado aos fatores que fornecem as bases necessárias para um setor de
turismo forte;
3) Gestão do destino (destination management): grupo que reflete a capacidade
do destino em implementar as estratégias estabelecidas pelas políticas
públicas de planejamento e gestão turísticas do destino;
4) Políticas de planejamento e desenvolvimento do destino (destination policy,
planning & development): grupo que reúne as ferramentas estratégicas e de
direcionamento das políticas públicas de planejamento e de desenvolvimento
turístico, objetivando resultados econômicos e sociais que propiciem a
competitividade e a sustentabilidade do destino, de forma a também atender as
aspirações de qualidade de vida dos residentes;
5) Determinantes qualificadores e amplificadores (qualifying & amplifying
determinants) – grupo que inclui os fatores que moderam, ou alavancam os
grupos anteriores.
No entanto, os próprios autores reconhecem que a classificação dos fatores nestes
cinco grupos, pode envolver algumas ambiguidades − como, por exemplo, no caso da
classificação do fator estrutura turística (CROUCH e RITCHIE, 1999, p. 148).
Ritchie e Crouch (2003, p. 62) identificam o turismo como um sistema aberto e,
portanto, sujeito às influências e pressões exercidas externamente, atribuídas ao
ambiente global ou macroambiente que consiste de ampla gama de fenômenos que
afetam não apenas o setor de turismo como também a economia como um todo
(RITCHIE e CROUCH, 2003, p. 62).
No âmbito do macroambiente global − global macro(environment) - incluem-se
os efeitos relacionados à economia global e aos ambientes econômico, político,
tecnológico, cultural e social, tais como: tecnologia, economia, ecologia, política,
legislação, questões socioculturais e mudanças demográficas (RITCHIE e CROUCH,
2003, p. 64).
64
O ambiente competitivo (ou microambiente) - competitive micro(environment) -
refere-se à ações e atividades das partes ou elementos que o compõem e que afetam
diretamente os objetivos individuais destes elementos, sejam eles empresas ou o
conjunto de organizações que constitui um destino (RITCHIE e CROUCH, 2003, p.
62).
A metodologia adotada para o desenvolvimento do modelo de Crouch e Ritchie
(2003) foi essencialmente qualitativa, utilizando inicialmente a técnica de grupos de
foco (focus groups) com alunos do programa executivo em gestão de destinos
turísticos da Universidade de Calgary34 e representantes de Convention and Visitors
Bureaus (CVBs35) locais, associada posteriormente a uma série de entrevistas em
profundidade com presidentes e diretores executivos das maiores Organizações
Nacionais de Turismo (ONTs36) norte-americanas, utilizando perguntas abertas, com
média de uma hora de duração, de forma presencial ou por meio de conference calls.
Ritchie e Crouch publicaram em parceria com Hudson (RITCHIE; CROUCH e
HUDSON, 2001, p. 1-2) um estudo no qual reconhecem a necessidade do
desenvolvimento de medidas operacionais para os componentes da versão até então
disponível do modelo proposto por ambos (RITCHIE e CROUCH, 2000), as quais
apontam como uma das três grandes lacunas para a evolução das pesquisas na área de
competitividade de destinos turísticos.
Para Ritchie, Crouch e Hudson (2001) as outras duas lacunas − que
representariam fases subsequentes da pesquisa na evolução deste campo de estudo −
seriam o uso destas medidas para construção de um índice de competitividade de
destinos turísticos e finalmente, o desenvolvimento de um modelo capaz de
caracterizar e explicar o comportamento do destino quanto à sua competitividade e à
sua sustentabilidade, com as variações dos fatores e atributos determinantes previstos
no modelo.
Mesmo não apresentando uma proposta de operacionalização do modelo os
autores relacionam 251 possíveis indicadores para operacionalizá-lo (RITCHIE,
CROUCH e HUDSON, 2001, p. 10-17). No entanto, tais indicadores são apresentados
34 University of Calgary’s Executive Program in Destination Management (EPDM). 35 “Organização municipal [, regional] ou estadual responsável pela promoção do turismo em uma área, muitas vezes financiada simultaneamente por fundos públicos e privados” (OMT, 2003b, p. 245). 36 NTOs – National Tourism Organizations. Também conhecidas como administrações nacionais de turismo (NTAs – National Tourism Administrations). “São consideradas por alguns governos como meio de evitar a fragmentação das políticas e práticas do setor. Em geral, (...) são de nível ministerial ou departamental e buscam atingir as políticas e metas nacionais do setor” (OMT, 2003b, p. 198).
65
apenas como exemplos, possibilidades ou potenciais, para futuras investigações
quanto a sua aplicabilidade prática.
Apesar do esforço de detalhamento e deste estudo de 2001 (RITCHIE; CROUCH
e HUDSON, 2001), Crouch e Ritchie não conseguiram operacionalizar o modelo
proposto por ambos e em nenhuma das versões publicadas foram definidas variáveis
(observadas) associadas aos 36 fatores (variáveis latentes) considerados no modelo.
Águas, Grade e Sousa (2003) atribuem esta limitação ao elevado grau de
complexidade subjacente ao modelo e a dificuldade em se medir a grande maioria das
variáveis incluídas.
A limitação do uso prático das duas versões (RITCHIE; CROUCH e HUDSON,
2001; RITCHIE e CROUCH, 2003) das tabelas que relacionam possíveis indicadores
para uso no modelo de Crouch e Ritchie (2003) é criticada abertamente pelo próprio
Crouch em suas produções acadêmicas mais recentes (CROUCH, 2007b; 2010; 2011).
O autor reconhece que na prática, o uso no curto prazo e, possivelmente, mesmo
no longo prazo, sobretudo de medidas quantitativas, é bastante duvidoso (CROUCH,
2007b, p. 5-6;2011, p. 30).
A despeito desta limitação o modelo de Crouch e Ritchie, em suas distintas
publicações é ainda o mais citado nos estudos sobre competitividade turística, sendo
considerado pela maioria dos pesquisadores da área como o mais detalhado já
desenvolvido, sendo adotado como referência básica até mesmo dos modelos mais
recentes.
2.4.1.2 Os modelos de Dwyer e Kim (2000-2004)
Chulwon Kim (2000, p. 1-2), da KyungHee University, em Seul - Coreia do Sul,
também desenvolveu um modelo conceitual de competitividade turística baseado nos
modelos das vantagens competitivas nacionais proposto por Porter (1990b) e de
competitividade global proposto por Cho (1998).
Este último propõe-se a conferir uma abordagem mais globalizada ao modelo de
Porter (1990b). Para tal, subdivide os fatores de competitividade nacional,
originalmente propostos naquele modelo, em dois grupos denominados fatores físicos
e humanos, classificando o papel exercido pelo governo sobre o sistema competitivo –
para Porter um fator externo (1990b) – como um fator humano e, portanto, interno.
As modificações propostas por Cho (1998) resultam em um modelo de nove
fatores determinantes da competitividade internacional, reproduzido na Figura 16.
66
Figura 16. Modelo de Competitividade Internacional de países de Cho (1998)
Fonte: (CHO, 1998, p. 5, tradução nossa).
Kim (2000, p. 1-2) desenvolveu seu modelo de competitividade turística com o
objetivo de comparar a competitividade da região Ásia-Pacífico, através da análise da
eficiência do setor de turismo entre países.
Em seu modelo Kim (2000) considera indicadores quantitativos e qualitativos e
define a competitividade turística como:
“a capacidade do ambiente e condições do mercado turístico, dos recursos turísticos, recursos humanos e infraestrutura do setor de turismo em um determinado país para criar valor agregado e aumentar a riqueza nacional. Em outras palavras, ‘a competitividade do setor de turismo’ não é apenas uma medida da capacidade potencial, mas também uma avaliação da capacidade real e do desempenho do turismo” (KIM, 2000, p. 1, tradução nossa).
O modelo proposto por Kim (2000), ilustrado na Figura 17, resulta de uma
pesquisa do tipo survey realizada entre 27 e 30 de novembro de 2000, com um grupo
formado por 40 especialistas de turismo, convocados através de e-mail e cujos dados
foram analisados por estatística descritiva. Ele contém 73 variáveis, distribuídas entre
17 fatores, os quais são subdivididos em quatro níveis de impacto sobre a
competitividade turística nacional, denominados fontes de competitividade.
Posteriormente, em parceria com Larry Dwyer, Kim desenvolve um modelo
(DWYER e KIM, 2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003) como extensão de seu próprio
modelo (KIM, 2000), de estudos empíricos anteriores desenvolvidos separadamente
por ambos (DWYER; FORSYTH e RAO, 2000; KIM, 2000; DWYER et al., 2001;
DWYER; FORSYTH e RAO, 2002) e dos modelos de Crouch Ritchie já publicados
(CROUCH e RITCHIE, 1995;1999; RITCHIE e CROUCH, 2000).
Meio - ambiente de
Negócios
Recursos
Herdados
Demanda Doméstica
Indústrias
Correlatas e de
Apoio
Competitividade
Internacional
Políticos e
Burocratas
Empreendedores
Trabalhadores
Gerentes,
Designers e
Engenheiros
Mudanças
67
Figura 17. Modelo de competitividade de destinos turísticos de Kim (2000)
Fonte: (KIM, 2000, p. 39, tradução nossa).
O conjunto de indicadores propostos para o modelo (DWYER e KIM,
2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003) inclui variáveis objetivas (hard data) e
subjetivas (soft data), e é resultante de revisão de literatura e do levantamento de
dados primários qualitativos através de discussões em dois workshops realizados na
Coreia do Sul e na Austrália em 2001, com grupos de especialistas do trade turístico
das cidades de Brisbane (com 14 participantes) e Sydney (com 9 participantes), além
de uma pesquisa de grupo de foco realizada com estes representantes e acadêmicos da
área, durante três encontros em Seul na mesma época (DWYER et al., 2004, p. 92).
Na verdade, assim como já observado para os modelos de Ritchie e Crouch
(discutidos na seção 2.4.1.1), o modelo proposto por Dwyer e Kim (DWYER e KIM,
2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003) também sugere uma extensa lista de possíveis
variáveis a serem selecionadas para medida dos fatores considerados.
Mazanec, Wöber e Zins (2007, p. 88) criticam o modelo justamente por este
motivo, ressaltando que seus autores apenas sugerem um conjunto de 30 subgrupos de
indicadores, organizados em sete áreas, totalizando 162 variáveis observadas, sem
esclarecer como entendem as relações de causa e efeito entre estas variáveis.
O modelo de Dwyer e Kim (2003b;2003a) inclui um indicador específico de
medida da competitividade dos preços turísticos.
Os autores entendem que a competitividade turística envolve necessariamente
diferenças de preço (decorrentes de alterações na taxa de câmbio, nos níveis de
produtividade dos componentes do setor
afetam a atratividade do um destino
O modelo de Dwyer e Kim
influenciam a competitividade turística e a prosperidade socioeconômica do destino,
correspondentes aos recursos do dest
Figura 18.
Figura 18. Modelo de competitividade de dest
Fonte:
Os fatores e recursos
oferecidas por organizações públicas ou privadas, tais como: infraestrutura geral (de
transportes, telecomunicações, de saúde, financeira, etc), qualidade dos serviços
prestados, acessibilidade, hospitalidade e ligações
com os mercados emissores (
O fator ‘Condições da demanda turística’ (
contribuição original de Dwyer e Kim
turística e procura refletir o fato de que um destino pode ser competitivo para um
grupo de turistas, mas não neces
viagem de cada grupo.
Além de reconhecer explici
importante fator determinant
assume que a competitividad
desenvolvimento turístico
socioeconômica local.
37 Naturalmente, a questão do efeito de taxas de câmbio faz sentido apenas para comparar destinos localizados em países que operam com moedas distintas, ou os próprios países quando estes representam a unidade de análise do modelo
componentes do setor de turismo) além dos demais
um destino37(DWYER e KIM, 2003a, p. 4).
de Dwyer e Kim (2003b;2003a) compreende dois grupos de fatores
influenciam a competitividade turística e a prosperidade socioeconômica do destino,
aos recursos do destino e às condições situacionais, como ilustrado na
de competitividade de destinos turísticos de Dwyer e Kim (2003)
Fonte: (DWYER e KIM, 2003a, p.4, tradução nossa).
Os fatores e recursos de apoio incluem as atividades de apoio ao turismo
oferecidas por organizações públicas ou privadas, tais como: infraestrutura geral (de
transportes, telecomunicações, de saúde, financeira, etc), qualidade dos serviços
prestados, acessibilidade, hospitalidade e ligações (comerciais, históricas ou culturai
com os mercados emissores (market ties).
O fator ‘Condições da demanda turística’ (Demand conditions
contribuição original de Dwyer e Kim (2003b) aos modelos de competitividade
turística e procura refletir o fato de que um destino pode ser competitivo para um
grupo de turistas, mas não necessariamente para outro, dependendo da motivação para
explicitamente as ‘condições da demanda turística
determinante da competitividade do destino, o modelo também
assume que a competitividade não é em si um fim para as políticas públicas de
turístico do destino, mas um meio para o alcance da
a questão do efeito de taxas de câmbio faz sentido apenas para comparar destinos
localizados em países que operam com moedas distintas, ou os próprios países quando estes ise do modelo.
68
além dos demais fatores que
compreende dois grupos de fatores que
influenciam a competitividade turística e a prosperidade socioeconômica do destino,
como ilustrado na
Dwyer e Kim (2003)
atividades de apoio ao turismo,
oferecidas por organizações públicas ou privadas, tais como: infraestrutura geral (de
transportes, telecomunicações, de saúde, financeira, etc), qualidade dos serviços
comerciais, históricas ou culturais)
Demand conditions) é uma
aos modelos de competitividade
turística e procura refletir o fato de que um destino pode ser competitivo para um
sariamente para outro, dependendo da motivação para
turística’ como um
da competitividade do destino, o modelo também
e não é em si um fim para as políticas públicas de
do destino, mas um meio para o alcance da prosperidade
a questão do efeito de taxas de câmbio faz sentido apenas para comparar destinos localizados em países que operam com moedas distintas, ou os próprios países quando estes
69
No entanto, enquanto os indicadores da competitividade turística de um destino
são avaliados por meio de medidas de percepção (tais como apelo ou beleza da
paisagem), a prosperidade socioeconômica nacional ou regional é expressa por
indicadores macroeconômicos como os níveis de produtividade e de emprego, a renda
per capita e a taxa de crescimento econômico (DWYER e KIM, 2003a, p.5).
Uma segunda versão do modelo (DWYER e KIM, 2003b), reproduzida na Figura
19, explicita o tipo de relação entre os grupos de fatores e os respectivos fatores
determinantes da competitividade turística.
Figura 19. Modelo de competitividade de destinos turísticos de Dwyer e Kim – 2ª. versão (2003)
Fonte: (DWYER e KIM, 2003b, p. 378, tradução nossa).
Nesta segunda versão do modelo (DWYER e KIM, 2003b) os dois grupos de
fatores ( recursos e gestão do destino) e dois dos fatores (condições situacionais e
demanda) são considerados antecedentes da competitividade do destino. No entanto, o
grupo recursos exerce um impacto moderado pelo grupo‘gestão do destino’ e por esses
dois fatores, e não um impacto direto sobre a competitividade turística.
Desta forma, nesta versão do modelo Dwyer e Kim (2003b) definem claramente a
competitividade do destino como um construto latente obtido a partir de um conjunto
de variáveis manifestas, assim como um antecedente da prosperidade socioeconômica
local, por sua vez expressa por meio de indicadores de qualidade de vida da população
residente.
70
Na Figura 18, a seta que liga os ‘recursos de apoio’ aos ‘recursos criados’ e
herdados indica que a mera existência destes recursos é insuficiente para gerar
visitação turística para o destino na ausência de uma infraestrutura adequada que
permita ou facilite tal visitação. Estes atributos representam o valor agregado por
organizações do destino para a oferta turística como um todo (DWYER e KIM, 2003b,
p. 380; DWYER et al., 2004, p. 93).
As duas setas duplas que ligam os ‘recursos criados’ e de apoio à ‘demanda
turística’ e à ‘gestão do destino’ indicam a covariância entre estes fatores (DWYER e
KIM, 2003b; DWYER et al., 2004, p. 94).
Observam-se ainda três setas no modelo que ligam o fator ‘condições
situacionais’ aos fatores recursos, ‘gestão do destino’ e ‘demanda turística’, a fim de
expressar a influência de indicadores políticos, econômicos, socioculturais,
tecnológicos e ambientais a cada um desses construtos do modelo.
Finalmente, é indicado o efeito direto exercido por mudanças nas ‘condições
situacionais’ − por exemplo, atividades terroristas − sobre a competitividade do
destino (DWYER et al., 2004, p. 94).
Assim, diferentemente dos modelos conceituais de Crouch e Ritchie (RITCHIE e
CROUCH, 2003) de natureza eminentemente descritiva - e que, portanto, não
considera nenhum tipo de relação de causalidade entre os fatores determinantes da
competitividade turística incluídos, nesta segunda versão do modelo de Dwyer e Kim
(2003b; 2003a) os autores procuram explicitar as relações e causalidades envolvidas.
No entanto, esta segunda versão do modelo de Dwyer e Kim (2003b; 2003a)
representa os indicadores dos dois construtos principais (competitividade e
prosperidade socioeconômica do destino) em bloco. Ou seja, apesar do avanço no
tocante à explicitação das relações de causalidade, o modelo não explicita estes
indicadores em termos das variáveis manifestas correspondentes.
Assim, como observado por Mazanec, Wöber e Zins (2007, p. 87), mesmo a
segunda versão do modelo de Dwyer e Kim (2003b;2003a) não deixa claro:
(1) Se os construtos do modelo proposto são de natureza reflexiva e desta forma
se propõem a operacionalizar a competitividade turística ou,
(2) se são construtos formativos ou antecedentes desta competitividade.
No entanto, os autores reconhecem as limitações do modelo (DWYER e KIM,
2003b; 2003a; KIM e DWYER, 2003) e apresentam diversas sugestões para seu
aprimoramento em estudos futuros.
71
Entre tais sugestões destacam a necessidade de se explorar indicadores mais
específicos para cada contexto (ou nível) de aplicação possível do modelo genérico
desenvolvido, dependendo da unidade de análise definida para destino (DWYER e
KIM, 2003b, p. 405; DWYER et al., 2004, p. 94). Neste sentido, sugerem como
particularmente interessante a exploração da relevância, das vantagens e das
limitações do modelo para determinação da competitividade de cidades ou destinos
geograficamente pequenos (DWYER e KIM, 2003a, p. 8;2003b, p. 405).
Os autores reconhecem também como limitação do modelo o fato dos indicadores
sugeridos como exemplos serem resultantes apenas de discussões com grupos de
especialistas. Ressaltam que, como na prática, a escolha do destino é feita pelo
consumidor (turista), seria apropriado verificar a validade da extensão do modelo a
este grupo a fim de explorar o impacto dos diferentes tipos de turistas e motivações de
viagem (DWYER et al., 2004, p. 99).
O modelo de Dwyer e Kim (2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003) foi testado
empiricamente em duas surveys (DWYER; LIVAIC e MELLOR, 2003; DWYER et
al., 2004) com amostras compostas de especialistas do trade turístico e da academia,
para as quais foram selecionados 83 indicadores dos 165 sugeridos inicialmente pelos
autores.
Para tal foi disponibilizado um questionário pela Internet composto de escalas
Likert de cinco pontos, com o objetivo de analisar a competitividade da Austrália
como destino turístico, comparativamente à Coreia do Sul (DWYER; LIVAIC e
MELLOR, 2003) e a um grupo de nove países da região Ásia-Pacífico38 (DWYER et
al., 2004).
A primeira survey (DWYER; LIVAIC e MELLOR, 2003) contou com a
participação de 132 especialistas e os dados foram analisados por estatísticas
descritivas. Os resultados são apresentados destacando-se os fatores determinantes da
competitividade turística da Austrália, ordenados em ordem decrescente de
importância, na seguinte sequência: Recursos herdados, recursos criados, condições de
demanda, fatores de apoio, condições situacionais e gestão do destino (DWYER;
LIVAIC e MELLOR, 2003, p. 63).
A segunda survey, realizada por Dwyer et al (2004, p. 95) contou com 294
respondentes − 162 da Coreia do Sul (que avaliaram a Austrália) e 132 australianos
(que avaliaram a Coreia do Sul). Os dados foram analisados por Análise Fatorial
38 Japão, Hong Kong, Malásia, Tailândia, Taiwan, China, Cingapura, Coréia e Indonésia.
72
utilizando-se o método de componentes principais e rotação varimax. Os resultados
obtidos indicam a existência de 12 fatores que explicam 66,7% da variância dos dados
e o agrupamento dos indicadores por fatores, difere daquele proposto pelo modelo
teórico de Dwyer e Kim (2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003).
No entanto, três destes fatores são formados por apenas duas variáveis, outro fator
contém apenas uma variável associada e dois outros fatores não obtiveram carga
significativa de variáveis manifestas. Ou seja, do ponto de vista estatístico, a metade
dos fatores considerados nos resultados obtidos pelos autores são frágeis. Além deste
aspecto, algumas variáveis e fatores considerados nesta solução apresentaram cargas
fatoriais menores do que 0,50.
Os autores reconhecem estas limitações, comentando que soluções alternativas
com 8, 9 e 10 fatores também foram testadas sem resultado satisfatório (incluindo
fatores sem um sentido claro ou sem apoio da literatura), motivo pelo qual optaram
por manter a solução com os 12 fatores (DWYER et al., 2004, p. 95).
O modelo de competitividade turística de Dwyer e Kim (KIM, 2000; DWYER e
KIM, 2003b;2003a; KIM e DWYER, 2003; DWYER et al., 2004) é o segundo mais
citado na literatura sobre o tema. E embora não apresente o mesmo nível de
detalhamento do modelo de Crouch e Ritchie (RITCHIE e CROUCH, 2003) tem sido
o mais utilizado como base para desenvolvimento de estudos empíricos mais recentes
da área, provavelmente por ser mais parcimonioso e permitir mais facilmente sua
operacionalização.
Representa também uma importante evolução nos modelos ao inserir
explicitamente e pela primeira vez relações de causalidade e covariança entre os
fatores determinantes da competitividade turística e ao contemplar o fator demanda
turística, não considerado por Crouch e Ritchie, mas mantido nos modelos posteriores.
2.4.2 Modelos de criação de índices agregados
2.4.2.1 O modelo do Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
O Conselho Mundial de Turismo (WTTC) lançou em 2001 um modelo para
cálculo de um índice de competitividade turística de países, aprimorado em 2002
através de uma parceria com o Centro de Pesquisas em Turismo39 da Universidade de
Nottingham, no Reino Unido (TRISNAWATI; WIYADI e PRIYONO, 2008).
39 TTRI, Christel DeHaan Tourism and Travel Research Institute (http://www.nottingham.ac.uk/ttri/).
73
Os resultados foram reunidos em relatórios denominados Monitores de
Competitividade (Competitiveness Monitor) e publicados por este Conselho (WTTC)
em três edições, no período entre 2001 e 2004. Mas por ter sido descontinuado, o
Conselho Mundial de Turismo (WTTC) retirou do seu website todos os detalhes
referentes aos Monitores de Competitividade, assim como os relatórios originais.
O Monitor de Competitividade teve como objetivo avaliar o ambiente propiciado
por um país para o desenvolvimento do setor de viagens e turismo, incluindo
indicadores macroeconômicos de questões críticas, tais como: competitividade dos
preços turísticos, infraestrutura, recursos humanos, meio ambiente e tecnologia
(BLANKE e CHIESA, 2007).
Os 23 indicadores socioeconômicos selecionados representam fatores
macroeconômicos determinantes da competitividade turística para a amostra de cerca
de 200 países, sendo compostos por estatísticas de domínio público e coletadas de
fontes como Banco Mundial, Organização das Nações Unidas para a Educação, a
Ciência e a Cultura (UNESCO40), Organização Mundial de Saúde (OMS41), a
Organização das Nações Unidas (ONU42), Organização Mundial do Comércio
(OMC43), Associação Internacional de Transportes Aéreos (IATA 44), entre outros.
A estrutura geral do índice de competitividade turística proposto no Monitor de
Competitividade e desenvolvido pelo Conselho Mundial de Turismo (WTTC) é
apresentada na Figura 20.
O índice proposto é medido ex-ante e subdividido em oito fatores determinantes
da competitividade turística dos países (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p.
29-32; MILLER, R. R., 2007, p.50):
•••• Fator Humano do Turismo (ou HTI, Human Tourism Indicator) − reflete o
envolvimento da população com o turismo e seu impacto, enquanto atividade
econômica, na geração de empregos no país. É calculado pela média
aritmética entre dois índices distintos, seguindo metodologia similar a
adotada para medida do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)
40 United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. 41 World Health Organization. 42 Ou simplesmente Nações Unidas (United Nations). 43 World Trade Organization. 44 International Air Transport Association.
74
desenvolvido pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento
(PNUD).
Figura 20. Modelo de Competitividade Turística - Monitor de Competitividade, Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
Fonte: (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p.29, tradução nossa).
O primeiro destes índices, denominado Indicador de Participação do Turismo
(TPI − Tourism Participation Index), reflete a participação do turismo na
economia nacional, assim como o grau de envolvimento da população nas
atividades turísticas, sendo calculado pela razão entre a soma dos embarques
e desembarques anuais de voos internacionais no país e a população.
O segundo índice, denominado Indicador do Impacto do Turismo (TII −
Tourism Impact Index) é relativo ao impacto do turismo internacional na
economia nacional, sendo calculado como a razão entre a soma das receitas e
gastos turísticos internacionais e o PIB nacional;
•••• Fator Competitividade dos preços (turísticos) − mede o custo relativo de
hospedagem em cada país a partir dos valores do preço médio das diárias de
hotéis e da paridade do poder de compra local;
•••• Fator Desenvolvimento da Infraestrutura − mede o nível de desenvolvimento
da infraestrutura básica do país através de indicadores da infraestrutura viária,
de saneamento básico e de acesso à distribuição de água potável;
75
•••• Fator Ambiental − mede a qualidade do ambiente físico e o nível de
conscientização e de envolvimento do país na gestão ambiental. Para tal,
combina como proxies medidas da densidade populacional, do volume de
emissão de CO2 bem como do número de ratificação de tratados ambientais
estabelecidos pela ONU a partir de 2002 assinados pelo país;
•••• Fator Avanço tecnológico − é expresso por indicadores de grau de acesso a
Internet (medido pela razão entre o número de computadores pessoais
conectados à Internet por cada 10 mil habitantes), da proporção do total de
linhas telefônicas fixas e de pessoas utilizando aparelhos celulares (por cada
mil habitantes), além do índice de participação de itens de alta tecnologia na
pauta de exportação do país − definidos como produtos manufaturados
intensivos em pesquisa e desenvolvimento (como aeronaves, computadores,
produtos farmacêuticos, instrumentos científicos e equipamentos eletrônicos)
(GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 30);
•••• Fator Recursos Humanos − mede a qualidade da força de trabalho do país em
termos educacionais e critérios relacionados, uma vez que trabalhadores
profissionalmente mais qualificados tenderiam a melhor representar a
qualidade dos serviços turísticos;
•••• Fator Abertura Internacional − mede o grau de abertura do país para o
comércio internacional e para visitação de turistas estrangeiros através da
exigência de vistos, além de resultados de exportação e importação
decorrentes da atividade de turismo, medidos pela Conta Satélite de Turismo
(CST) e impostos sobre movimentações do comércio internacional.
O indicador de abertura ao turismo é uma medida do quanto o país é aberto ao
turismo internacional, sendo calculado pela razão entre a soma das receitas e
despesas turísticas internacionais45 e o PIB.
O indicador de abertura ao comércio internacional é calculado como a razão
entre o total de impostos sobre o comércio internacional (como tarifas de
45 As receitas turísticas internacionais correspondem aos “gastos de visitantes receptivos internacionais em outros países, incluindo o pagamento a transportadoras nacionais por transporte internacional”, assim como “quaisquer outros pagamentos antecipados por bens e serviços recebidos no país de destino” (OMT, 2003b, p. 249). Já as despesas turísticas internacionais correspondem aos “gastos de visitantes emissivos em outros países, incluindo pagamento a companhias de transportes estrangeiras por transporte internacional”, assim como “quaisquer outros pagamentos antecipados ou posteriores por bens e serviços recebidos no país de destino” (OMT, 2003b, p. 246).
76
importação e exportação e taxas de câmbio) e o total da receita corrente do
país;
•••• Fator Desenvolvimento Social − reflete o nível de qualidade de vida da
população do país, combinando o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH)
com indicadores de acesso da população a jornais diários, microcomputadores
pessoais e aparelhos de televisão. Também chamado pelos autores de
Competitividade Social.
O índice de competitividade turística de cada país calculado pelo Monitor de
Competitividade não incluí nenhum tipo de ponderação para estes oito fatores
determinantes da competitividade turística, sendo calculado como a média aritmética
dos indicadores.
Os indicadores do modelo do Monitor de Competitividade, por sua vez são
transformados para resultar em uma escala métrica variando entre 0 e 1, através da
aplicação da seguinte fórmula (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 33)46:
variável"i"transformadaparaopaís"c"�
(������������������� á���"i"paraopaís"c"–Valormínimodavariávelnaamostra)
$�����%á& %������ á���'��%��(��–�����%í' %������ á���'�%��(��)(Eq.1)
Ou seja,
X+,- � ./
012,304./05
%�&04./051% '04./
05 (Eq.2)
Onde:
X+,- � variável“ 6” corrigidaparaopaís“8”
O Monitor de Competitividade do WTTC apresentava os resultados expressos em
termos do posicionamento relativo de cada país em relação à média da amostra
analisada, e não em termos absolutos dos índices de competitividade turística
calculado para cada país – não divulgados no estudo (MILLER, R. R., 2007, p. 50).
A Figura 21 ilustra o modelo de apresentação dos resultados do modelo do
Monitor de Competitividade do WTTC, com o perfil obtido pela análise dos dados do
Brasil na edição de 2002 do estudo.
46 Os autores identificam este procedimento como sendo de normalização dos dados. No entanto, a rigor a normalização de dados requer o uso da média e do desvio padrão dos dados no cálculo, motivo pelo qual adotam-se neste texto os termos “transformação” e “variável corrigida” no lugar da tradução direta do original que seria “normalização” e “coeficiente normalizado”.
Figura 21. Competitividade Turística do Brasil
Fonte: Adaptado de http://www.spicenewmedia.co.uk/wttc/compmon/compmon.asp
Gooroochurn e Sugiyarto
Monitor de Competitividade desenvolvido Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
através da inclusão de pesos diferenciados para os fatores no cálculo do Índice de
competitividade turística.
Além disso, os autores
críticas específicas a alguns dos fatores determinantes da competitividade turística
considerados no modelo, por incon
resultados, tais como:
• Ao fator Humano do Turismo
medir o grau de envolvimento da população nas atividades turísticas, o
Brasil
Competitividade de Preços
HTI
Infra estrutura
Meio Ambiente
Tecnologia
Recursos Humanos
Abertura
Social
Valor do Indicador
Ranking
. Competitividade Turística do Brasil - Monitor de Competitividade (WTTC, 2002)
http://www.spicenewmedia.co.uk/wttc/compmon/compmon.asp(Acesso em 13.04.2012)
Gooroochurn e Sugiyarto (2005) propõem um aprimoramento da
Monitor de Competitividade desenvolvido Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
através da inclusão de pesos diferenciados para os fatores no cálculo do Índice de
competitividade turística.
Além disso, os autores (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005
críticas específicas a alguns dos fatores determinantes da competitividade turística
considerados no modelo, por inconsistência ou pela tendência a incluir vieses nos
ator Humano do Turismo (ou HTI - Human Tourism
medir o grau de envolvimento da população nas atividades turísticas, o
Fator determinante Ranking Geral
Competitividade de Preços 100 1
8 74
estrutura 46 81
Meio Ambiente 52 86
nologia 76 60
Recursos Humanos 63 61
44 107
47 94
Valor do Indicador (Menos competitivo = 0,0; Mais Competitivo = 100,0)
(Mais Competitivo – No. 1; Menos Competitivo – No. 212)
77
Monitor de Competitividade (WTTC, 2002)
http://www.spicenewmedia.co.uk/wttc/compmon/compmon.asp.
propõem um aprimoramento da metodologia do
Monitor de Competitividade desenvolvido Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
através da inclusão de pesos diferenciados para os fatores no cálculo do Índice de
GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005) apresentam
críticas específicas a alguns dos fatores determinantes da competitividade turística
tendência a incluir vieses nos
Human Tourism Indicator): por
medir o grau de envolvimento da população nas atividades turísticas, o
78
tamanho da população tende a introduzir um viés nos resultados
correspondentes deste fator;
• Ao fator Desenvolvimento da Infraestrutura: em se tratando de uma análise
do setor de turismo, deveriam ser incorporadas a este indicador variáveis
relacionadas à infraestrutura turística, tais como rede ferroviária, qualidade e
quantidade de aeroportos e sistemas de telecomunicações;
• Ao fator Recursos Humanos: indicadores específicos relacionados aos graus
de educação e de capacitação no setor de turismo e viagens seriam mais
adequados como proxies para o contexto, do que o índice “geral” de
educação, medido pelo PNUD ( IDH-educação) adotado no modelo - que por
definição consiste na combinação do grau de alfabetização e das taxas de
matrículas na rede escolar (nível primário, secundário e superior) da
população; e finalmente,
• Ao fator ‘Abertura Internacional’: por medir o grau de envolvimento da
população nas atividades turísticas, o tamanho da população também tende a
introduzir um viés nos resultados beneficiando países menos populosos.
2.4.2.2 O modelo de Gooroochurn e Sugiyarto (2005)
O modelo de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) é na verdade uma extensão do
modelo do Monitor de Competitividade turística, desenvolvido pelo Conselho Mundial
de Turismo (WTTC), a fim de contemplar soluções alternativas para as críticas já
discutidas (subseção 2.4.2.1).
Os autores (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005) estimaram o valor dos
pesos para cada fator de competitividade turística, por meio da análise multivariada
dos dados da base do Monitor de Competitividade da edição de 2003 -
disponibilizados à época do estudo no website do Conselho Mundial de Turismo
(WTTC) - para composição de um novo índice agregado de competitividade turística
por país.
Como é comum haver diversos dados macroeconômicos incompletos (dados ausentes
ou missing data) para os países de uma amostra do tamanho da analisada no Monitor
de Competitividade é recomendável adotar uma preparação adequada dos dados antes
de efetuar as análises estatísticas desejadas.
Os autores optaram pela abordagem de caso completo (ou seja, desconsiderando
os países com dados incompletos na análise estatística), o que reduziu a amostra de
79
203 países, do estudo original de 2003 do Conselho Mundial de Turismo (WTTC),
para um total de apenas 93 países.
Os dados foram analisados por meio de três métodos distintos: Análise Fatorial
Confirmatória (CFA) - utilizando-se o software AMOS versão 4.0 - para avaliação
do impacto relativo de cada fator sobre o índice de competitividade turística; análise
de conglomerados (ou de clusters) para identificação de grupos de países similares em
termos dos fatores determinantes desta competitividade; e, análise discriminante para
validação da solução obtida da análise de clusters.
Os resultados da Análise Fatorial Confirmatória realizada por Gooroochurn e
Sugiyarto (2005) são apresentados no Quadro 1 incluindo também os índices de ajuste
calculados do modelo.
Quadro 1. Resultados da Análise Fatorial de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) do Modelo do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003)
Fator determinante Média Desvio Padrão
Coeficiente (ββββi)
p-value Pesos (wi =
|ββββi| / ΣΣΣΣ|ββββi|) Preço 64,4 21,0 1,000 0,000 0,147 Infraestrutura 50,4 19,0 -0,685 0,000 0,101 Tecnologia 19,1 22,7 -1,501 0,000 0,220 Recursos Humanos 71,3 23,9 -1,041 0,000 0,153 Abertura Internacional 46,8 24,7 -0,857 0,000 0,126 Desenvolvimento Social 32,3 22,7 -1,482 0,000 0,217 HTI 11,3 14,8 -0,225 0,000 0,033 Ambiental 65,5 14,2 -0,023 0,677 0,003 Índice de Competitividade Turística
33,6 18,0 Índices de ajuste do modelo χ2 24,228 0,043 GFI 0,876 TIL 0,863
Fonte: (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p.34-35, tradução nossa).
Tais resultados demonstram significância estatística (medida pelo p-value) apenas
para sete dos oito fatores determinantes da competitividade turística considerados no
modelo do Monitor de Competitividade. A exceção foi o Fator Ambiental.
Segundo os autores (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 34), como os
coeficientes calculados são todos menores do que 1,0, conclui-se que não há
necessidade de reespecificação do modelo. Além disso, o valor obtido para o nível de
significância estatística (p-value = 0,043) demonstra que não há diferenças
consideráveis entre os valores previstos pelo modelo e os valores reais, mas que
80
devido ao pequeno tamanho da amostra (93 casos) deve-se recorrer à indicadores de
ajuste incrementais do modelo.
Para tal, utilizam Índice de qualidade de ajuste (ou GFI, Goodness-of-fit Index) e
o Índice de Tucker-Lewis (ou TLI, Tucker-Lewis Index), cujos valores mínimos
aceitáveis seriam de 0,9. Mas devido à pequena diferença dos valores encontrados
(0,876 e 0,863, respectivamente) os autores consideram o modelo aceitável
(GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 34).
Os fatores determinantes da competitividade turística calculados para esta amostra
também indicam que, de forma geral, estes países tendem a apresentar desempenhos
superiores nos fatores Recursos humanos e Competitividade de preços, e desempenhos
inferiores nos fatores Indicador Humano do Turismo (HTI) e Tecnologia (de medida
do avanço tecnológico). Além disso, sugerem que os países em desenvolvimento
tendem a apresentar melhores resultados em termos de competitividade dos preços
turísticos.
Para análise da similaridade dos países, em relação aos oito fatores da
competitividade turística previstos pelo modelo, foi utilizado o método de Análise
Hierárquica de Clusters. O dendograma obtido indicou a solução de quatro clusters
como a mais apropriada (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 37).
Gooroochurn e Sugiyarto (2005) utilizaram o método de Análise Discriminante
dos dados, para avaliar a adequação desta solução de agrupamento dos países em
quatro clusters. Para tal, a amostra de 93 países foi dividida em dois grupos (ou
subamostras): o primeiro com 60% dos casos para estimar as funções discriminantes e
o segundo, com os 40% restantes, para validação do resultado (Quadro 2).
Quadro 2. Resultados da Análise Fatorial de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) do Modelo do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003)
Fator determinante Coeficiente
Padronizado Carga Fatorial p-value
Desenvolvimento Social 0,2869 0,6495 0,000 Tecnologia 0,3755 0,6143 0,000
Recursos Humanos 0,4271 0,5970 0,000 Abertura Internacional 0,4638 0,5102 0,000
Preço -0,0366 -0,2918 0,000 Infraestrutura -0,1237 0,2545 0,000
HTI 0,4470 0,2499 0,000 Ambiental 0,1434 0,0027 0,919
Fonte: (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p.38).
Os valores dos níveis de significância estatística (p-value) obtidos da análise
discriminante corroboram os já obtidos anteriormente na Análise Fatorial
81
Confirmatória (CFA), uma vez que apenas o fator Ambiental não demonstra
diferenças significativas nos quatro clusters considerados.
Além disso, o valor de 6,575 obtido para o autovalor (eigen-value) indica que as
funções discriminantes estimadas são significativas. Elas classificam corretamente
94% dos países da primeira subamostra e 91% dos países da segunda subamostra o
que confirma a capacidade da função discriminante estimada em distinguir os quatro
clusters (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005, p. 38).
O estudo de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) é criticado por Mazanec, Wöber e
Zins (2007, p. 87) pelo fato de não refletir uma distinção clara entre causas e efeitos da
competitividade turística, uma vez que os fatores determinantes previstos no Monitor
de Competitividade - desenvolvido anteriormente pelo Conselho Mundial de Turismo
(WTTC) e utilizados nesta análise - são apenas combinados para possibilitar uma
classificação descritiva dos países da amostra analisada.
Por outro lado, esses autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007) reconhecem a
contribuição de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) para a discussão do tema, tomando o
estudo desenvolvido por eles como base para um novo estudo exploratório com o
objetivo principal de ampliar as análises de correlações entre os fatores determinantes
da competitividade turística do modelo original do Monitor de Competitividade, do
Conselho Mundial de Turismo (WTTC) em direção a um modelo causal, até então não
proposto.
2.4.2.3 O modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF)
O Fórum Econômico Mundial (WEF47), referência obrigatória para os estudos de
competitividade global de países, conta com extensa publicação direcionada ao tema,
sendo a principal delas o Relatório de Competitividade Global48 quer apresenta o
Índice de Competitividade Global (ICG49) das economias mundiais é publicado
anualmente desde 1979.
A instituição define a competitividade global de uma economia como “o conjunto
de instituições, políticas e fatores que determinam o nível de produtividade do país e
que por sua vez define o nível de prosperidade sustentável que pode ser conquistada
por esta economia” (ARRUDA et al., 2009, P. 288; SALA-I-MARTIN et al., 2009, p.
4).
47 World Economic Forum (http://www.weforum.org/). 48 Global Competitiveness Report - CGR (http://www.weforum.org/issues/global-competitiveness). 49 Global Competitiveness Index.
82
Nesta abordagem, a produtividade é vista como um fator primordial para a
sustentabilidade da prosperidade econômica das nações e desta forma, para o Fórum
Econômico Mundial (WEF), as “economias mais competitivas tendem a gerar altos
níveis de renda para a população” (ARRUDA et al., 2009, P. 288; SALA-I-MARTIN
et al., 2009, p. 4). Assim, na metodologia de cálculo do Índice de Competitividade
Global (ICG) o PIB per capita é adotado como proxy do crescimento econômico.
Este índice é baseado em dados estatísticos de fontes secundárias como Banco
Mundial, UNESCO, entre outras e em dados primários coletados em uma pesquisa de
opinião mundial − denominada Executive Opinion Survey (EOS) − realizada
anualmente com lideranças empresarias que estejam residindo nos países incluídos na
amostra considerada (BROWNE et al., 2008).
A metodologia de análise dos estudos de competitividade global dos países tem
sido revista e aprimorada pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) ao longo dos mais
de 30 anos de existência do estudo.
Até a edição de 2008, o Índice de Competitividade Global obtido era composto
por dois subíndices distintos:
• Índice de Competitividade Global (ou GCI - Global Competitiveness Index):
criado em 2004 pela equipe do WEF juntamente com Xavier Sala-i-Martin, da
Columbia University, leva em consideração o nível de desenvolvimento
econômico do país e inclui variáveis macroeconômicas, institucionais, sociais e
empresariais, as quais definem o ambiente competitivo de uma nação sendo
composto por 12 fatores (ou pilares, como denominados no estudo)50; e o,
• Índice de competitividade dos negócios51: criado em 2000 e sob a
responsabilidade de Michael Porter, reflete o efeito de fatores microeconômicos
que moldam a produtividade das empresas do país.
Em 2011, o Fórum Econômico Mundial (BLANKE et al., 2011, p. 51-74)
apresentou pela primeira vez uma proposta de atualização da metodologia buscando
integrar o conceito de sustentabilidade mais completa e explicitamente à
competitividade global.
50 Respectivamente: Instituições, infraestrutura, ambiente macroeconômico, saúde e educação primária, educação de nível superior e treinamento, eficiência do mercado de bens, eficiência do mercado de trabalho, sofisticação do mercado financeiro, preparo tecnológico, tamanho do mercado, sofisticação empresarial e inovação. 51 Business Competitiveness Index (BCI).
83
Nesta proposta de atualização, a organização assume que a metodologia utilizada
até então para cálculo do Índice Global de Competitividade (CGI), considera apenas
fatores determinantes da produtividade nacional que são importantes para o
desempenho de curto e médio prazo dos países, mas não necessariamente no longo
prazo (BLANKE et al., 2011, p. 53). Entretanto, visualizando os indicadores de
competitividade nacional a partir de uma perspectiva de sustentabilidade é possível
verificar que alguns deles são pouco significativos no curto prazo, mas tornam-se
relevantes para a sustentabilidade no longo prazo.
Desta forma, torna-se necessário integrar conceitos corretivos para situações que
possam ter impacto negativo sobre (ou até mesmo contribuir positivamente no curto
prazo) a produtividade (ou competitividade), mas que no longo prazo não sejam
sustentáveis ou passem a impactar negativamente a competitividade nacional
(BLANKE et al., 2011, p. 53).
Incluem-se nesta categoria de vulnerabilidade no longo prazo da competitividade
nacional, indicadores relacionados a práticas de mercado não sustentáveis (como
incentivo ao grau de endividamento e especulação, por exemplo), grau de liberdade
política, coesão social e diversos elementos relacionados à sustentabilidade ambiental.
A partir destas reflexões o Fórum Econômico Mundial (WEF) propõe a inclusão
na metodologia de elementos necessários para promover a competitividade
sustentável, em termos econômicos, sociais e ambientais no longo prazo, entendido
como um horizonte temporal a partir de 20 anos (BLANKE et al., 2011).
Como observado no relatório de competitividade global de 2012, “a ideia central
da competitividade sustentável reflete a busca de um modelo de desenvolvimento que
equilibraria a prosperidade econômica, a gestão ambiental e sustentabilidade social”
(BILBAO-OSORIO et al., 2012, p.51).
Em termos práticos, na primeira proposta apresentada em 2011 incluíam-se alguns
indicadores e mantinha-se a maioria dos demais considerados até então, porém
agrupados de forma distinta dentre os fatores determinantes da competitividade global
(BLANKE et al., 2011).
Na edição publicada no ano seguinte (BILBAO-OSORIO et al., 2012), a
instituição reformula esta proposta de revisão propondo uma nova estrutura para medir
a competitividade sustentável global dos países.
84
Na concepção da equipe do Fórum Econômico Mundial (WEF) dedicada a
desenvolver o modelo ampliado de competitividade global sustentável, há três relações
básicas que devem ser analisadas para compor esta nova estrutura.
A primeira relação a se analisar é entre a competitividade global a e
sustentabilidade ambiental, que “abrange aspectos como a poluição, a escassez de
recursos, disponibilidade de água, e do quadro regulamentar, no que se refere às
políticas públicas e ao controle ambientais” (BILBAO-OSORIO et al., 2012, p.51).
A segunda relação a se analisar é entre a competitividade global e a
sustentabilidade social, a qual reflete uma medida do nível de qualidade de vida da
população.
Finalmente, a terceira relação analisada pela equipe deve ser aquela entre a
sustentabilidade ambiental e a sustentabilidade social.
A partir desta perspectiva, o Fórum Econômico Mundial propõe a adoção de um
novo Índice Global de Competitividade dos países, associado a dois fatores
determinantes (pilares) da Competitividade Global Sustentável e denominados
respectivamente ‘Sustentabilidade Social’ e ‘Sustentabilidade Ambiental’, os quais
permitem o cálculo de um ‘Índice Global de Competitividade ajustado pela
Sustentabilidade’52, conforme ilustrado na Figura 22.
Figura 22. Estrutura do Índice Global de Competitividade ajustado pela Sustentabilidade (WEF, 2012)
Fonte: (BILBAO-OSORIO et al., 2012, p.52, tradução nossa).
52 Sustainability-adjusted CGI, em ingles.
85
A proposta do Fórum Econômico Mundial (WEF) para a composição dos fatores
determinantes dos dois novos construtos de sustentabilidade incorporados ao modelo –
Social e Ambiental - é reproduzida nas Figuras 23 e 24 seguintes.
Figura 23. Indicadores da Sustentabilidade Ambiental (WEF, 2012)
Fonte: Adaptado de (BILBAO-OSORIO et al., 2012, p.54).
Figura 24. Indicadores da Sustentabilidade Social (WEF, 2012)
Fonte: Adaptado de (BILBAO-OSORIO et al., 2012, p.55).
Os autores (BILBAO-OSORIO et al., 2012) reconhecem que no momento apesar
de no ponto de vista teórico o modelo ser procedente, a grande maioria dos
indicadores propostos – descritos nas Figuras 23 e 24 – ainda não é disponível.
Desde 2007 o Fórum Econômico Mundial (WEF) tem também publicado uma
série de relatórios setoriais de competitividade que utilizam os dados primários obtidos
da pesquisa mundial de opinião de executivos (EOS).
Sustentabilidade Social
Acesso à necessidades
básicas
Vulenrabilidade à choques
Coesão Social
- Acesso à saneamento- Acesso a água potável
- Acesso à cuidados básicos de saúde
- Vulnerabilidade do emprego- Extensão da economia informal
- Rede de proteção social de segurança
- Desigualdade Social (Índice Gini)- Mobilidade social
- Taxa de desemprego dos jovens
86
Faz parte desta série de publicações, o Relatório de Competitividade do Setor de
Turismo e Viagens53, publicado pela primeira vez em março daquele ano e que define
o Índice de Competitividade Turística (ICT54) dos países que tem por objetivo medir
os fatores e políticas que tornam atrativo o desenvolvimento do setor de turismo e
viagens em diferentes países (BLANKE e CHIESA, 2007, p. 4).
Este índice foi desenvolvido entre setembro de 2005 e outubro de 2006, em
parceria com a consultoria Booz Allen Hamilton, a IATA, a OMT, o WTTC e diversas
empresas privadas de atuação global com interesse no mercado turístico − como
companhias aéreas, locadoras de automóveis e administradoras de cartões de crédito e
débito − com base na metodologia do Monitor de Competitividade desenvolvido
anteriormente pelo WTTC (discutido no subseção 2.4.2.1).
Além da primeira edição de 2007 (WEF, 2007b), o relatório de competitividade
turística foi também publicado em três edições seguintes nos anos: 2008, 2009 e 2011
(WEF, 2008; 2009; 2011). E em 2011, o Fórum Econômico Mundial comunicou que a
publicação seria bianual a partir de então (BLANKE e CHIESA, 2011, p. 4).
Na edição de 2011 os editores destacam os dois principais propósitos do estudo
(BLANKE e CHIESA, 2011, p. 4):
i) Disponibilizar informações comparativas úteis do setor de turismo e uma
ferramenta de benchmarking para tomada de decisões de negócios pelas
empresas e para o desenvolvimento deste setor;
ii) Fornecer uma oportunidade para o setor de turismo e viagens de destacar,
para os gestores de políticas públicas nacionais, os obstáculos à
competitividade do setor que necessitam de atenção política, permitindo o
diálogo entre os setores público e privado a fim de melhorar o ambiente para
desenvolvimento do setor no nível nacional.
Assim, como o modelo do Monitor de Competitividade que lhe serviu de base, o
Índice de Competitividade Turística (ICT) dos países é composto por variáveis
objetivas (hard data) e subjetivas (soft data). Os hard data, representados por dados
secundários, são convertidos para uma escala numérica que varia de 1 e 7 - segundo
os autores, com o objetivo de torná-los diretamente comparáveis aos soft data medidos
53Travel & Tourism Competitiveness Report – TTCR (http://www.weforum.org/issues/travel-and-tourism-competitiveness). 54 Travel & Tourism Competitiveness Index (TTCI).
87
através de escala Likert de sete pontos utilizada no questionário de coleta da pesquisa
mundial de opinião com executivos (EOS).
Esta conversão de escala é feita através da ponderação dos hard data pelos valores
máximos e mínimos de cada variável observada na amostra dos países analisados
(BLANKE e CHIESA, 2007, p. 24).
Na primeira edição (WEF, 2007b) do relatório de competitividade turística foi
analisada uma amostra de 124 países e definidos treze fatores (denominados Pilares da
Competitividade) determinantes da competitividade turística de países:
• Políticas Públicas e Regulamentação (turísticas);
• Regulamentação ambiental;
• Segurança e Proteção;
• Saúde e Higiene;
• Priorização do turismo pelo governo;
• Infraestrutura de transporte aéreo;
• Infraestrutura de transporte terrestre;
• Infraestrutura turística (incluindo redes hoteleiras e de locadoras de
automóveis, além de ATMs55 da marca Visa®);
• Infraestrutura de Tecnologias da Informação e de Comunicação (TIC);
• Competitividade de preços da indústria de turismo;
• Recursos Humanos (incluindo variáveis que relacionam aspectos do nível de
educação, práticas trabalhistas e nível de qualidade de vida, expressa por
índices de saúde pública e expectativa de vida);
• Percepção do turismo no país (incluindo variáveis correspondentes a grau de
abertura ao turismo, atitude em relação ao turista e recomendação para
extensão de viagens de negócios); e,
• Recursos naturais e culturais (incluindo total de lugares reconhecidos como
patrimônios da UNESCO, volume de emissão de gás carbônico, número de
áreas de proteção ambiental, conscientização ambiental do empresariado e
riscos de infecção por doenças como malária e febre amarela).
A partir da publicação de 2008, o último pilar − correspondente aos recursos
naturais e culturais do país, foi subdividido em dois a fim de analisar separadamente
55 Máquinas de autoatendimento.
88
os efeitos de cada tipo de recurso, totalizando assim catorze fatores determinantes da
competitividade turística.
Estes catorze fatores determinantes são integrados em três subíndices, os quais são
definidos no modelo como três grandes categorias de variáveis que facilitam ou
impulsionam a competitividade turística (BLANKE e CHIESA, 2007, p. 4) e
denominados:
A) Sistema de regulamentação;
B) Ambiente de negócios e infraestrutura; e,
C) Recursos humanos, culturais e naturais.
A estrutura geral do modelo adotado pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) para
cálculo do Índice de Competitividade Turística (ICT) a partir de 2008 (WEF, 2008)
pode ser visualizada na Figura 25, incluindo os três subíndices da competitividade
turística e os pilares correspondentes a eles associados.
Figura 25. Estrutura geral do Índice de Competitividade Turística (ICT) - Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009)
Fonte: (BLANKE; CHIESA e HERRERA, 2009, p. 6, tradução nossa).
Os fatores determinantes da competitividade turística (ou pilares como
denominados no estudo) são obtidos através do cálculo da média aritmética não
ponderada das variáveis assim como dos subíndices correspondentes. O Índice de
Competitividade Turística (ICT) calculado para cada país representa, portanto, o valor
da média aritmética simples dos três subíndices (A, B e C).
Para criar o Índice de Competitividade Turística (ICT), o Fórum Econômico
Mundial (WEF) passou a incluir, a partir da edição de 2006 no questionário da
pesquisa mundial de opinião de executivos (EOS), algumas perguntas adicionais
específicas sobre o setor do turismo, a fim de avaliar a percepção em relação à
competitividade do país também do ponto de vista turístico.
89
Com relação ao tamanho da amostra das pesquisas, a edição de 2007 inclui 124
países, a de 2008 - 130 países, a de 2009 - 133 países e a de 2011 - 139 países
(WEF, 2007b; 2008; 2009; 2011).
Na edição de 2007 do Relatório de Competitividade Turística do Fórum
Econômico Mundial (WEF, 2007b) foi considerado um total de 58 variáveis, 55% das
quais representando dados primários (denominados soft data) obtidos através de uma
pesquisa mundial de opinião com executivos (EOS). Na edição de 2008 (WEF, 2008),
que contou com um total de 72 variáveis, a distribuição se inverteu − com 58% dos
dados representados por dados secundários quantitativos (denominados hard data) −
buscando assim diminuir o impacto de possíveis vieses sobre os resultados obtidos,
decorrentes da percepção dos executivos entrevistados na pesquisa EOS. A última
edição de 2011 (WEF, 2011) do estudo utilizou 70 variáveis.
Os resultados finais do estudo de competitividade turística conduzido pelo Fórum
Econômico Mundial (WEF) são apresentados em forma de um ranking geral dos
países dos Índices de Competitividade Turística (ICT) e em tabelas individualizadas
(Data Tables) para cada uma das variáveis, nas quais se destacam a pergunta
correspondente na pesquisa anual com executivos (EOS) - no caso dos soft data - ou
a descrição da estatística correspondente (no caso dos hard data) assim como o
resultado médio obtido por cada país da amostra na pesquisa.
O estudo ainda apresenta o perfil de cada país analisado (country/economy profile)
com informações sobre:
i) Indicadores socioeconômicos e geográficos (key indicators) chaves (tais como
PIB, população e área total de superfície);
ii) Estatísticas específicas do turismo (Travel & Tourism indicators): participação
da atividade turística no PIB e na geração de empregos formais no país, volume
de desembarques aéreos internacionais e receitas com turismo internacional;
iii) A pontuação obtida pelo país para cada subíndice e pilares corespondentes da
competitividade turística; e,
iv) Classificação de cada variável como vantagem (força relativa) ou desvantagem
competitiva (fraqueza relativa) em relação à amostra de países analisada56.
O resultado do Brasil na edição de 2011 do estudo é apresentado na Figura 26.
56 T&T national competitiveness balance sheet.
90
Figura 26. Competitividade Turística do Brasil - Fórum Econômico Mundial (WEF, 2011)
Fonte: WEF (2011, p. 140).
Embora o modelo de cálculo do Índice de Competitividade Turística (ICT) não
considere diretamente variáveis dependentes, o resultado do índice calculado para
cada país é avaliado através de sua correlação com dois indicadores da demanda
turística: volume de desembarques aéreos internacionais no país e receita
correspondente em dólares, ambos com as estatísticas medidas pela Organização
Mundial do Turismo (OMT) dois anos antes da publicação e considerados na forma
logarítmica. Os resultados obtidos nesta análise apresentam bons índices de correlação
em todas as edições já publicadas57.
O modelo de cálculo da Competitividade Global dos países, adotado pelo Fórum
Econômico Mundial, do qual o Índice de Competitividade Turística (ICT) é derivado,
tem recebido diversas críticas que questionam seu rigor metodológico (LALL, 2001;
MAZANEC e RING, 2011, p. 729) e a ausência de justificativas para diversas das
variáveis adotadas (ARRUDA et al., 2009, p. 290).
Da mesma forma, o modelo de medida da competitividade turística dos países tem
igualmente recebido diversas críticas de acadêmicos da área de turismo (CROUCH,
2007a; MAZANEC e RING, 2011).
57 Os valores respectivos foram apresentados apenas nas edições de 2007 (respectivamente 0,77 e 0,84)
e 2008 (respectivamente 0,65 e 0,75). Nas duas últimas edições publicadas (2009 e 2011) apenas os gráficos foram mantidos no relatório, omitindo-se os valores correspondentes das correlações (BLANKE e CHIESA, 2007, p. 8;2008, p. 9; BLANKE, CHIESA e HERRERA, 2009, p. 8; BLANKE e CHIESA, 2011, p. 9).
Índice 2011Índice 2009Sistema de Regulamentação
Políticas Públicas e RegulamentaçãoSustentabilidade Ambiental ................Proteção e Segurança ......................
Saúde e Higiene ...............................
Priorização do Turismo ...................Ambiente de Negócios e Infraestrutura .......Infraestrutura de Transp. Aéreo ...............Infraestrutura de Transp. Terrestre............
Infraestrutura Turística..............................Infraestrutura de TIC.. ................................Competitividade de Preços Turísticos..........
Recursos Humanos, Naturais e CulturaisRecursos Humanos
Educação e TreinamentoDisponibilidade de trabalho qualificado
Afinidade pelo turismo............Recursos Naturais....................Recursos Culturais...................
Rank(de 139) Score (escala de 1 a 7)
91
A ausência de variáveis dependentes no modelo, assim como a validação dos
índices obtidos por correlações com os indicadores de demanda turística dos países da
amostra, são criticados por Mazanec e Ring (2011). Os autores também chamam a
atenção para o fato de que o uso destes indicadores, simultaneamente na composição
das variáveis independentes do modelo e como variáveis dependentes para validação
do mesmo, introduz um elemento tautológico na metodologia proposta.
Baseando-se na primeira edição publicada (WEF, 2007b), Crouch (2007a)
apresenta uma das críticas mais contundentes ao estudo, sumarizando em oito pontos
as principais limitações do modelo:
i) Ausência de base científica para o cálculo do índice adotado;
ii) Comparabilidade da competitividade turística de países - uma vez que embora
possam ser considerados como participantes de um mesmo setor, os países
possuem distintos objetivos econômicos e de desenvolvimento turístico e não
restritos à maximização dos dois indicadores considerados para correlação do
Índice de Competitividade Turística (ICT), os quais são baseados unicamente
em dados de desempenho no setor de transporte aéreo internacional;
iii) Desconsideração de implicações para estratégias de segmentação de marketing
turístico, uma vez que não considera que a competitividade turística pode ser
diferente dependendo do segmento turístico-alvo (ecoturismo, turismo de
negócios, etc);
iv) Inadequação das variáveis consideradas no cálculo do índice, sobretudo se
comparadas ao estado da arte das pesquisas acadêmicas sobre competitividade
turística;
v) Inexistência de ponderação para os subíndices considerados;
vi) Qualificação e representatividade inadequadas dos executivos respondentes da
pesquisa mundial de opinião com os executivos (a EOS) e ausência de
informações no Relatório sobre a metodologia adotada naquela pesquisa;
vii) Adequação e confiabilidade do uso de uma única escala Likert de sete pontos
no questionário da pesquisa mundial de opinião dos executivos (EOS),
aplicado mundialmente e, portanto, em contexto multicultural;
viii) Comparabilidade das variáveis qualitativas (soft data − dados primários da
pesquisa EOS) e quantitativas (hard data − dados secundários) quando
reduzidas a uma escala única de sete pontos.
92
Este último ponto é também criticado por Lall (2001) ao analisar a metodologia
de cálculo da competitividade global, que igualmente serve de base para o cálculo
correspondente da competitividade turística.
Além disso, Crouch (2007a) chama atenção para o fato de que uma vez que não
há qualquer tipo de ponderação das variáveis, a conversão direta dos dados (hard data)
a uma escala de 1 a 7 adotada tende a privilegiar os países que apresentem valores
superiores para tais estatísticas - já que é pouco provável que as variáveis qualitativas
(soft data), obtidas através das respostas dos executivos na pesquisa EOS, exibam
igualmente valores extremos da faixa (o que em outras palavras significaria que pelo
menos um país da amostra obtivesse scores – médias das respostas − iguais a 1 ou 7).
Em um dos artigos incluídos na própria edição de 2007 do Relatório de
competitividade turística (WEF, 2007b), Ringbeck e Gross (2007) refletem sobre a
questão da comparabilidade direta da competitividade turística de países em diferentes
estágios de desenvolvimento econômico, um dos aspectos do ponto (ii) criticado por
Crouch (2007a) e já discutido há bastante tempo no que se refere aos efeitos sobre a
competitividade global dos países (PORTER, SACHS e MCARTHUR, 2001).
Ringbeck e Gross (2007) ressaltam que os índices de competitividade turística
(ICTs) calculados pelo Fórum Econômico Mundial (WEF, 2007b), apontam que países
mais bem posicionados no ranking geral de competitividade turística são justamente
os mais economicamente desenvolvidos, o que pode representar um viés da
metodologia – ponto também já questionado por Lall (2001) ao analisar a metodologia
de cálculo do índice de competitividade global do Fórum Econômico Mundial (WEF).
A fim de mitigar tal efeito Ringbeck e Gross (2007) propõem que os dados sejam
analisados levando-se em consideração a subdivisão dos países que compõem a
amostra, em quatro grupos distintos conforme o grau de desenvolvimento.
Esta alternativa é de fato a que foi explorada por Gooroochurn e Sugiyarto (2005)
ao avaliar, através da análise de clusters, a amostra de 93 países do Monitor de
Competitividade, publicado pelo Conselho Mundial de Turismo (WTTC – subseção
2.4.2.1).
É também a alternativa explorada em dois outros estudos (KAYAR e KOZAK,
2008; 2010; ALVES e FERREIRA, 2009a; 2009b; ALVES e NOGUEIRA, 2011) que
utilizam como base os dados das amostras de países pesquisados no Relatório de
Competitividade Turística do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2007b; 2008; 2009),
através da combinação de dois métodos de análise multivariada dos dados
93
correspondentes aos fatores determinantes: análise de clusters e análise
multidimensional (MDS58).
No primeiro destes estudos, Kayar e Kozac (2008; 2010) analisam a
competitividade turística da Turquia comparativamente ao grupo de 28 países da
Comunidade Econômica Europeia, da qual o país faz parte, utilizando como dados
secundários os valores dos 13 fatores determinantes (pilares) de cada país da primeira
edição, de 2007, do Relatório de Competitividade Turística publicado pelo Fórum
Econômico Mundial (WEF, 2007b).
Enquanto no segundo estudo o mesmo procedimento é adotado para análise da
competitividade turística do Brasil, frente aos 19 países latino-americanos incluídos
nas amostras originais das pesquisas do Fórum Econômico Mundial (WEF,
2008;2009), a partir dos valores dos então já atualizados, 14 fatores determinantes
(pilares) da edição de 2008 (ALVES e FERREIRA, 2009) e simultaneamente das
edições de 2008 e 2009 (ALVES e FERREIRA, 2009b; ALVES e NOGUEIRA,
2011).
A distinção do estágio de desenvolvimento econômico dos países e seu efeito
sobre a competitividade global também já tem sido discutida pelo próprio Fórum
Econômico Mundial (WEF) desde a edição de 2001 do relatório correspondente
(PORTER, SACHS e MCARTHUR, 2001), seguindo uma classificação adaptada
daquela proposta por Porter (1990a) segundo os fatores direcionadores do
desenvolvimento (drivers of development).
A integração do conceito de estágios de desenvolvimento econômico ao cálculo
do Índice de Competitividade Global (CGI) calculado pelo Fórum Econômico
Mundial (WEF) é feita atribuindo-se maior peso relativo aos fatores - e, portanto, às
variáveis correspondentes a ele associadas - que se tornam, relativamente, mais
importantes para o país segundo o seu estágio de desenvolvimento.
O pressuposto básico é que os fatores determinantes da competitividade global do
país afetam países em diferentes estágios de desenvolvimento de formas distintas
(SALA-I-MARTIN et al., 2007, p. 7).
Assim, na concepção da metodologia adotada pelo Fórum Econômico Mundial
“cada cada pilar possui uma importância diferente para cada nação” (ARRUDA et al.,
2009, p. 290).
58 Multidimensional scale, também conhecida como Mapa perceptual.
94
Para o Fórum Econômico Mundial (WEF), conforme uma economia evolui nos
estágios de desenvolvimento econômico, os desafios prioritários igualmente
modificam-se para fatores de competitividade distintos, subdivididos em três
categorias evolutivas: i) requerimentos básicos (ou basic Requirements); ii)
propulsores de eficiência (efficiency enhancers); e, iii) fatores de inovação e
sofisticação (Innovation and sophistication factors).
Assim, desde a edição de 2007 do relatório de competitividade global, as
economias são classificadas pelo seu grau de desenvolvimento econômico avaliado
por dois critérios: o PIB per capita – como proxy do grau de desenvolvimento
econômico – e a composição da pauta de exportação – como proxy do
direcionamento do desenvolvimento econômico, considerando como economias
direcionadas aos fatores primários (factor driven) aquelas com pautas de exportações
com mais de 70% de produtos primários (WEF, 2007a).
As nações cujo desenvolvimento econômico é direcionado aos chamados fatores
primários (factor driven), se encontram no primeiro estágio de desenvolvimento e têm
como maior desafio a superação dos entraves e necessidades básicos de
competitividade - tais como a estabilidade macroeconômica, bom funcionamento das
instituições públicas e o acesso da população à saúde e educação (ARRUDA et al.,
2009, p. 290).
No segundo estágio, o desenvolvimento econômico das nações é direcionado à
busca pela eficiência (efficiency driven), uma vez que “supostamente, os desafios do
primeiro estágio já estão vencidos” – como “preparo de mão de obra adequadamente
qualificada ou a eficiência do funcionamento de seus mercados”. E, finalmente no
terceiro estágio o desenvolvimento econômico das nações é direcionado à melhoria da
eficiência (innovation driven), através da “busca por agregação de inovação na
produção e na geração de conhecimento relevante” (ARRUDA et al., 2009, p. 291).
No entanto, a escolha destes critérios não é justificada na publicação (ARRUDA
et al., 2009, p. 290) e mesmo contando com três edições já publicadas do relatório de
Competitividade Turística até 2011, o Fórum Econômico Mundial ainda não
incorporou tal correção ao cálculo do Índice de competitividade turística.
Um das hipóteses implícitas e justificadoras dos estudos sobre competitividade de
destinos turísticos envolve a relação entre crescimento econômico como consequência
do turismo e da competitividade dos destinos turísticos.
95
Fernández e Rivero (2010b;2010a) investigam empiricamente esta hipótese
utilizando uma amostra de 125 países, avaliando a relação entre a competitividade e o
crescimento turísticos (ambos, conceitos multidimensionais) através da aplicação de
três métodos de análise multivariada de dados: correlação canônica, regressão
multivariada e análise discriminante.
Eles adotam como medida da competitividade turística de países, os 14 fatores
determinantes (pilares) definidos no modelo proposto pelo Fórum Econômico Mundial
(WEF), e os valores correspondentes publicados na edição de 2008 do relatório
correspondente (WEF, 2008).
Como proxy da medida do crescimento turístico dos países, Fernández e Rivero
(2010b;2010a) adotam o conceito de impacto turístico proposto pelo Conselho
Mundial de Turismo (WTTC) – edição de 2008, expresso através de cinco variáveis
relacionadas à atividade do turismo: Produto Interno Bruto Turístico, número de
empregos gerados, participação na economia nacional (em % do PIB), número de
visitantes (turistas e excursionistas) internacionais e gasto médio do visitante.
Os resultados obtidos pelos autores, a partir da análise da correlação canônica dos
dados, descartam a hipótese de independência entre o grau de crescimento turístico e a
competitividade turística, confirmando assim que como previsto, ambos são conceitos
relacionados. E a análise das funções canônicas confirma a correlação positiva e
significativa entre a competitividade turística medida pelo Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008) e o crescimento turístico expresso pelo impacto turístico (com R2 = 0,822
e 0,708, significativos ao nível de 99%) (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b, p. 10).
A natureza desta relação é explorada pelos autores a fim de verificar os fatores
determinantes da competitividade turística propostos pelo Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008) e o crescimento turístico expresso pelas cinco variáveis de medida do
impacto turístico consideradas, ou seja, a existência de relação de causalidade entre
ambos.
O Quadro 3 apresenta os resultados obtidos por Fernández e Rivero
(2010b;2010a) com significância ao nível de 95% .
Estes resultados (Quadro 3) indicam que 10 entre os 14 fatores determinantes
(pilares) da competitividade turística propostos pelo Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008) apresentam relação estatística positiva e significativa (ao nível de 95%)
com o PIB turístico, destacando-se entre eles os fatores ‘Infraestrutura de Transporte
Aéreo’ (0,4522) e ‘Recursos Culturais’ (0,4532).
96
Quadro 3. Correlações entre os fatores determinantes da competitividade turística (WEF, 2008b) e o crescimento turístico dos países (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010; 2010b)
Grupos de Fatores (Subíndices) / Fatores (ou Pilares) - WEF 2008
Crescimento / Impacto turístico (WTCC 2008)
PIB Turístico
Empregos %
PIB No.
Visitantes
Gasto médio dos Visitantes
A) Sistema de Regulamentação 1. Políticas Públicas e Regulamentação 0,2181 -0,0222 0,2538 0,2179 0,0874 2. Sustentabilidade Ambiental 0,0579 -0,0940 0,1748 0,2220 0,0249 3. Proteção e Segurança -0,1187 -0,2678 0,2742 0,0007 0,0337 4. Saúde e Higiene 0,1884 -0,0752 0,2034 0,3005 0,1260 5. Priorização do Turismo 0,2031 0,1322 0,5858 0,2409 0,0567 B) Ambiente de Negócios & Infraestrutura 6. Infraestrutura de Transporte Aéreo 0,4522 0,1826 0,2097 0,3565 0,1368 7. Infraestrutura Transporte Terrestre 0,3035 0,0705 0,2376 0,3471 0,0488 8. Infraestrutura Turística 0,3087 -0,0577 0,3105 0,3499 0,0770
9. Infraestrutura de TIC 0,3142 0,0013 0,1474 0,3146 0,1170 10. Competitividade Preços Turísticos -0,2121 0,1201 0,0152 -0,2378 -0,0295 C) Recursos Humanos, Culturais e Naturais
11. Recursos Humanos 0,2693 0,0894 0,1590 0,2729 0,1399
12. Percepção nacional do turismo -0,1697 -0,1919 0,7485 -0,1060 0,1011
13. Recursos Naturais 0,3220 0,3094
-0,1623 0,1583 0,0370
14. Recursos Culturais 0,4532 0,2506 0,0871 0,5069 0,0923 Coeficiente de correlação linear múltipla 0,653 0,490 0,412 0,603 0,274
Nota: Em negrito, correlações significativas ao nível de 95%.
Fonte: (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b, p 13; 14; 2010a).
Isto sugere que os países com melhores infraestruturas de transporte aéreo e oferta
de atividades culturais são os que têm alcançado melhores resultados com a atividade
turística. Por outro lado, os fatores ‘Sustentabilidade Ambiental’ (0,0579), ‘Proteção e
Segurança’ (-0,1187) e ‘Percepção nacional do turismo’(-01697), não parecem exercer
influência direta sobre o crescimento turístico (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b, p.
12).
Resultados similares são observados em relação à variável ‘número de visitantes
internacionais’, neste caso destacando-se o fator ‘Recursos Culturais’ (0,5069)
(FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b, p. 12).
Fernández e Rivero (2010b, p.12) chamam atenção também para as relações
negativas encontradas. Particularmente, a existente entre o fator ‘Competitividade
Preços Turísticos’ com as variáveis ‘PIB Turístico’ (-0,2121) e ‘número de visitantes
internacionais’, o que segundo os autores, pode ser interpretada como uma indicação
97
de que países mais competitivos em preços (com baixo nível de poder de paridade de
compra, impostos reduzidos, combustíveis mais baratos, hotéis mais econômicos, etc)
devam ser os países emergentes no mercado turístico internacional (ou seja, com
produção turística escassa e volumes reduzidos de visitantes internacionais).
A relação existente entre os fatores determinantes da competitividade turística
propostos pelo Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008) e a participação da atividade
turística na economia do país (% PIB no Quadro 3) é menos clara e apenas oito dos
fatores são significativos. Como esperado há impacto positivo da priorização dada ao
turismo nas políticas públicas do governo (0,5858) e, sobretudo, da percepção nacional
do turismo (0,7485) sobre a participação no PIB nacional (FERNÁNDEZ e RIVERO,
2010b, p.12).
Resultados distintos foram obtidos na análise das variáveis de geração de
empregos e gasto médio dos visitantes. Como pode ser observado no Quadro 3
somente cinco fatores parecem influenciar diretamente a geração de empregos,
sugerindo que os países com mais recursos naturais (0,3094) e culturais (0,2506), além
daqueles que possuem melhor infraestrutura de transporte aéreo (0,1826) são os que
mais empregam no setor turístico. Enquanto não parece haver qualquer tipo de relação
entre os fatores determinantes da competitividade turística e o volume de gasto médio
do visitante no país.
Já a análise dos coeficientes de regressão linear múltipla de cada uma das
variáveis de medida do crescimento turístico, indica que o PIB turístico é a variável
mais dependente da competitividade turística (0,653) seguido pelo número de
visitantes (0,603) (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b, p. 14).
Finalmente, Fernández e Rivero (2010b; 2010a) procuram avaliar por meio de
uma análise de clusters a amostra de 125 países do estudo do Fórum Econômico
Mundial (WEF, 2008), até que ponto o nível de crescimento turístico dos países
corresponde ao grau de competitividade turística como sugerido pelos resultados da
análise de correlação canônica. Em outras palavras, se podem existir países com
crescimento turístico destoante destes resultados.
Dois grupos de comportamentos destoantes são propostos por Fernández e Rivero
(2010b; 2010a):
• Países com crescimento turístico subelástico – aqueles que alcançam um nível
de crescimento turístico inferior ao que se esperaria em função de seu nível de
competitividade turística; e,
98
• Países com crescimento turístico sobre-elástico – aqueles que alcançam um
nível de crescimento turístico superior ao que se esperaria em função de seu
nível de competitividade turística.
Para efetuar a análise de clusters, os autores (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b;
2010a) aplicaram a técnica ANOVA, adotando as cinco variáveis de crescimento
turístico como critério de classificação e dividindo a amostra de 125 países em três
grupos, pelo valor correspondente do Índice de Competitividade Turística (ICT)
(WEF, 2008).
Os resultados obtidos por Fernández e Rivero (2010b; 2010a) indicam que entre
os 125 países analisados na amostra do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008), 19
países apresentam comportamento sobre-elástico e 26 países o subelástico.
2.4.2.4 O modelo brasileiro do Ministério de Turismo (2008-2011)
No Brasil, o compromisso assumido no Plano Nacional do Turismo (PNT) para o
período entre 2007-2010 - PNT 2007-2010 (MTUR, 2007c) - deu origem a uma série
de estudos realizados pelo MTur, em parceria com o Serviço Brasileiro de Apoio às
Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE) e a Escola Brasileira de Administração
Pública e de Empresas (EBAPE) da Fundação Getúlio Vargas (FGV), voltados à
análise da competitividade turística e denominados inicialmente como Estudos de
Competitividade dos 65 Destinos Indutores do Desenvolvimento Turístico Regional
— Relatório Brasil (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b).
A partir de 2010 o estudo correspondente dos ‘65 destinos indutores’ passou a ser
denominado “Índice de Competitividade do Turismo Nacional”, assumindo
formalmente como seu objetivo principal “fornecer um retrato detalhado do setor,
possibilitando uma intervenção planejada em um grupo de destinos muito importantes
para a atividade econômica do turismo no Brasil”, de forma a ampliar suas
capacidades de planejamento e gestão, através do conhecimento de seus pontos fortes
e fracos (MTUR, SEBRAE e FGV, 2010b).
A metodologia adotada nestes estudos (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b;
2010b; 2012a) é detalhada por Barbosa (2008) e por Barbosa, Oliveira e Rezende
(2010). Baseia-se em uma pesquisa de campo custeada por recursos do MTur e do
SEBRAE, e aplicada por meio de questionário padronizado contendo mais de 600
perguntas estruturadas de forma objetiva.
99
O modelo de competitividade associado a estes estudos é baseado na teoria dos
recursos (RBV59) e visa avaliar as capacidades, direta ou indiretamente relacionadas
ao turismo, que melhor qualificam um destino turístico, através de 60 variáveis
agrupadas em 13 fatores (ou dimensões) determinantes da competitividade
(BARBOSA, OLIVEIRA e REZENDE, 2010) conforme ilustrados na Figura 27.
Figura 27. Dimensões e variáveis analisadas no Modelo de Competitividade dos Destinos Turísticos Indutores do Turismo Regional no Brasil
Fonte: MTUR, SEBRAE e FGV (2012a, p. 54).
59 Resource-based view.
100
Nestes estudos a competitividade é definida como “a capacidade crescente de
gerar negócios nas atividades relacionadas com o setor de turismo, de forma
sustentável, proporcionando ao turista uma experiência positiva” (MTUR, SEBRAE e
FGV, 2010b, p. 47) e o índice resultante é calculado através da ponderação das
variáveis por critérios definidos através de um grupo de especialistas, cuja
metodologia não é detalhada nos relatórios publicados.
Os dados coletados são analisados apenas por estatística descritiva e os resultados
obtidos classificam os municípios pesquisados em cinco níveis distintos de
competitividade em uma escala de 0 a 100 pontos.
O relatório publicado anualmente apresenta as médias correspondentes dos
índices de competitividade turística obtidas para a amostra dos 65 municípios
(denominado ‘Índice Brasil’), para o grupo das capitais (ou seja, contendo 27
municípios e denominado ‘Índice capitais’) e para o grupo dos demais municípios
(com 38 municípios e denominado ‘Índice não capitais’).
Os resultados gerais das quatro edições da pesquisa são ilustrados na Figura 28.
Figura 28. Índices de Competitividade dos 65 Destinos Turísticos Indutores do turismo regional no Brasil (2008-2011)
Fonte: MTUR, SEBRAE e FGV (2012a, p. 36).
Os resultados específicos de cada município são divulgados diretamente para os
administradores públicos locais através de relatórios de diagnóstico e workshops locais
para mobilização da comunidade e dos atores sociais envolvidos com a atividade
turística nestes municípios, ambos custeados pelo MTur (BARBOSA, OLIVEIRA e
REZENDE, 2010). Desta forma, tais resultados não são de conhecimento público
101
sendo repassados apenas aos representantes dos municípios participantes da pesquisa,
ainda que alguns deles estejam disponíveis na Internet60.
2.4.3 Modelos explicativos e preditivos
2.4.3.1 Os modelos de Mazanec et al (2007 e 2011)
Josef Mazanec e sua equipe de colaboradores da Universidade de Viena, na
Áustria, desenvolveram dois modelos de competitividade turística propondo
modificações para os modelos de índices agregados - discutidos respectivamente nas
subseções 2.4.2.1 e 2.4.2.2 anteriores – originalmente desenvolvidos para o Monitor
de Competitividade do Conselho Mundial de Turismo (WTTC) (MAZANEC,
WÖBER e ZINS, 2007) e pelo Fórum Econômico Mundial (MAZANEC e RING,
2011), em direção a construção de um modelo causal até então não proposto.
Mazanec, Wöber e Zins (2007) apontam como motivação para este tipo de estudo
a ausência desta abordagem nos modelos anteriores de competitividade turística.
Ressaltam ainda que do ponto de vista epistemológico tanto as várias versões dos
modelos de Crouch e Ritchie (CROUCH e RITCHIE, 1995;1999; RITCHIE e
CROUCH, 2000; RITCHIE, CROUCH e HUDSON, 2001; RITCHIE e CROUCH,
2003) quanto os modelos de Dwyer e Kim (DWYER e KIM, 2003a; 2003b; KIM e
DWYER, 2003; DWYER et al., 2004), representam mais sistemas de definição da
competitividade turística do que propriamente modelos explicativos que reflitam as
relações de causa e efeito observadas.
Ressaltam ainda que conceitos teóricos de competitividade turística, mesmo
quando cuidadosa e detalhadamente modelados, são de pouco valor a menos que
estejam relacionados ao desempenho (sucesso) do destino.
O primeiro modelo causal proposto pela equipe de Mazanec (MAZANEC,
WÖBER e ZINS, 2007) mantém a mesma quantidade (oito) de fatores determinantes
da competitividade turística considerada no modelo do Monitor de Competitividade,
do Conselho Mundial de Turismo (WTTC), porém propõe alterações nas definições de
quatro dos oito fatores considerados naquele modelo, a fim de solucionar o que
consideram problemas de natureza epistemológica daquele modelo.
A primeira destas alterações introduzidas por Mazanec, Wöber e Zins (2007)
referem-se a correções nos fatores ‘Fator humano do turismo’ (HTI) e
60 Caso dos relatórios dos municípios de Paraty-RJ (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008a), Tibau do Sul-RN (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008b), Bento Gonçalves-RS (MTUR, SEBRAE e FGV, 2009a), Juiz de Fora-MG (SETUR/MG e FGV, 2010), Itatiaia-RJ (MTUR, SEBRAE e FGV, 2010a), Ouro Preto-MG (MTUR, SEBRAE e FGV, 2012b) e Paranaguá-PR (MTUR, SEBRAE e FGV, 2012c).
102
‘Desenvolvimento social’, uma vez que entendem que da forma como concebidos
originalmente introduzem um problema de tautologia ao modelo.
Primeiramente, suprimem do modelo o grupo ‘Fator humano do turismo’ (HTI)
em virtude de ser calculado considerando o indicador per capita da soma dos
embarques e desembarques de voos internacionais no país (GOOROOCHURN e
SUGIYARTO, 2005, p. 31-32), os quais deveriam ser tratados como medidas do
desempenho do turismo, ou seja, variáveis dependentes da competitividade do destino.
Desta forma, concluem, não faz sentido manter uma mesma variável simultaneamente
como causa e efeito da competitividade (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007, p. 88;
91).
Segundo, estes autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007) também propõem a
eliminação do Índice de educação da composição do fator Desenvolvimento social,
uma vez que tal indicador faz simultaneamente parte de dois fatores distintos no
modelo do Monitor de Competitividade. Por conta desta alteração os autores optaram
também por renomear o fator Recursos humanos como Fator educação.
Terceiro, Mazanec, Wöber e Zins (2007) propõem ajustes marginais na definição
de dois outros fatores do modelo do Monitor de Competitividade: Avanço tecnológico
e Desenvolvimento social.
Em relação ao fator ‘Avanço tecnológico’, os autores advogam a exclusão da
variável correspondente ao volume de exportação de itens de alta tecnologia do país,
uma vez que consideram que não há evidências na literatura de que produtos
intensivos em Pesquisa e Desenvolvimento possam ser considerados determinantes do
sucesso turístico de um destino.
Em virtude disso, renomeiam o fator como ‘Infraestrutura de telecomunicações’,
refletindo assim no novo modelo a crescente importância dos chamados Sistemas
online de Recomendação61 para destinos turísticos - relacionados ao Índice de
Internet, já previsto no modelo anterior (do Monitor de Competitividade)
coerentemente com os dois indicadores remanescentes - existência de aparelhos de
televisão e de sistema de telefonia fixa e móvel.
Ainda com relação a este fator, os autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007)
propõem a eliminação da variável relacionada ao número de computadores pessoais
61 Conhecidos como Recommend Systems são soluções de inteligência artificial capazes de “aprender” através de informações armazenadas dos usuários/consumidores - coletadas através de um sistema de CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, a fim de realimentar sistemas de marketing turísticos (NIININEN; BUHALIS e MARCH, 2007; NEUHOFER; BUHALIS e LADKIN, 2012).
103
por entenderem que as estatísticas correspondentes utilizadas nos Monitores de
Competitividade foram extraídas de bases de dados não confiáveis.
Ou seja, o novo fator Infraestrutura de telecomunicações proposto por Mazanec,
Wöber e Zins (2007b, p. 91), passa assim a ser estimado pelas mesmas variáveis
consideradas no modelo do Monitor de Competitividade com exceção daquelas
correspondentes à exportação de itens de alta tecnologia e ao total de computadores
pessoais.
Já no caso do fator ‘Desenvolvimento social’, os autores suprimem o indicador de
educação considerado na composição do Índice de Desenvolvimento Humano (IDH),
a fim de corrigir o que apontam como uma redundância do modelo do Monitor de
Competitividade, uma vez que esta variável já está incluída no fator ‘Recursos
Humanos’.
Desta forma, no modelo revisado por estes autores (MAZANEC, WÖBER e
ZINS, 2007), o grau de desenvolvimento social do destino é medido apenas pelas duas
outras variáveis que compõem o IDH, quer sejam: a expectativa de vida e a renda da
população (PIB per capita).
Ainda em relação ao fator ‘Desenvolvimento social’− também identificado muitas
vezes no texto destes autores como fator de competitividade social - é importante
ressaltar que é similar ao indicador da qualidade de vida dos residentes considerado no
modelo de Dwyer e Kim (2003b; 2003a; KIM e DWYER, 2003), ainda que naquele
caso seja tratado não como um determinante da competitividade turística (causa) e sim
como um de seus efeitos. Ou seja, correspondendo assim a um ponto claro de
discordância entre estes dois modelos.
Em relação a este ponto, Mazanec, Wöber e Zins (2007, p. 88) ressaltam que
embora seja praticamente consenso na literatura assumir que a competitividade
turística é um antecedente da prosperidade econômica (ou bem-estar) da população,
ainda está aberta a discussão a respeito da relação entre esta competitividade e as
variáveis externas − como market share ou crescimento relativo sustentado, por
exemplo - consideradas em alguns modelos como indicadores determinantes (causas)
e em outros como efeitos da competitividade turística.
O Indicador Ambiental proposto no Monitor de Competitividade, também é
ajustado por Mazanec, Wöber e Zins (2007, p. 91) em virtude de dois dos índices
considerados em sua composição − densidade populacional e volume de emissão de
dióxido de carbono (CO2) − refletirem, na opinião destes autores, medidas
104
relacionadas ao aumento do potencial de poluição ambiental e, portanto, fontes de
comprometimento da competitividade turística do ponto de vista ambiental. Desta
forma, estes dois índices foram invertidos, enquanto o correspondente ao número de
ratificações de tratados ambientais foi mantido inalterado.
Finalmente, esses autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007) incluem um
novo fator determinante da competitividade turística no modelo modificado −
denominado Patrimônio e Cultura (Heritage and Culture)- , a fim de refletir o efeito
da variação da atratividade do destino (em termos de recursos naturais e culturais
locais) sobre a demanda turística, considerada então uma variável dependente desta
competitividade. Na inexistência de outras estatísticas aplicáveis à medida, os autores
optaram por manter apenas uma variável associada ao novo fator correspondente ao
número de lugares do país incluídos na lista de patrimônios culturais da UNESCO.
Os demais fatores determinantes da competitividade turística previstos no modelo
do Monitor de Competitividade − competitividade de preços, infraestrutura e abertura
internacional −, assim como seus indicadores respectivos foram mantidos inalterados
no modelo modificado por Mazanec, Wöber e Zins (2007).
O modelo resultante das alterações e revisões descritas acima é apresentado na
Figura 29 incluindo as 25 variáveis consideradas, três das quais relacionadas à
demanda turística e, portanto, dependentes desta competitividade ( ou seja, capazes de
explicar o desempenho do turismo neste destino).
A primeira variável dependente inserida por Mazanec, Wöber e Zins (2007) –
‘Taxa de crescimento turístico’ - expressa uma medida da tendência de evolução do
mercado de turismo em cada país, sendo calculada através da taxa de crescimento
(gradient) obtida por regressão linear da série de dados correspondente ao volume
anual de desembarques de voos internacionais no país no período entre 1989 e 2004.
As duas outras variáveis dependentes inseridas no modelo pelos autores
(MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007) são também medidas da participação relativa
do país no mercado mundial de transporte aéreo, expressas em função de sua parcela
equivalente no total mundial de embarques e desembarques de voos internacionais.
Tais variáveis são denominadas:
• market share simples (mshare) correspondente à participação do país no
volume total de desembarques anuais de voos internacionais;
105
Figura 29. Modelo estrutural de competitividade de destinos turísticos - Monitor de Competitividade, Conselho Mundial de Turismo (WTTC) modificado por Mazanec, Wöber e Zins
(2007)
Fonte: (MAZANEC; WÖBER e ZINS, 2007, p. 89, tradução nossa).
• market share ajustado (msharein) pela distância bilateral entre o país de
destino e o país de origem (emissor de turistas) a fim de refletir o efeito do grau
de isolamento geográfico do destino sobre sua competitividade turística.
Esta variável é justificada pelos autores tanto pelo fato de que a maioria das
estatísticas de turismo mundial aponta a existência de maior fluxo turístico
entre países geograficamente próximos, quanto pelo raciocínio lógico que
106
quanto mais isolado geograficamente for um país62, maior deverá ser a
dificuldade de acesso reduzindo assim o potencial do destino em captar
turistas/visitantes (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007, p. 90).
No modelo causal resultante (Figura 29) a competitividade turística passa assim a
ser representada como um construto latente de segunda ordem formado por um total
de oito fatores determinantes, correspondentes a construtos formativos de primeira
ordem.
Os autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007, p. 90) optaram por adotar
construtos formativos para os fatores determinantes da competitividade turística,
argumentando que os indicadores (variáveis observadas) a eles relacionados
representam proxies e não causas diretas da competitividade turística.
Assim, cada fator determinante da competitividade turística funciona como uma
variável independente obtida por meio de regressão múltipla de uma série de
indicadores (dados secundários), ou seja, se houver qualquer mudança em pelo menos
um dos indicadores associados a determinado fator (construto) haverá uma mudança
correspondente neste último.
Diferentemente do estudo anterior de Gooroochurn e Sugiyarto (2005) – discutido
na subseção 2.4.2.2 , e que optou por uma abordagem de caso completo para os dados
de 93 da base de 203 países analisada originalmente na edição de 2003 do Monitor de
Competitividade - Mazanec, Wöber e Zins (2007) preferiram aplicar técnicas de
estimação de máxima verosimilhança para tratamento dos missings63 na Análise
Fatorial Confirmatória dos dados. Adotando ainda como critério de tolerância o
máximo de seis dados perdidos (missings) por país, do total de 27 variáveis
consideradas originalmente no Monitor de Competitividade, o que resultou em uma
amostra com um total de 169 casos válidos64.
Os resultados obtidos Mazanec, Wöber e Zins (2007) na Análise Fatorial
Confirmatória dos dados do Monitor de Competitividade, publicado pelo WTTC em
2003 são ilustrados na Figura 30.
62 Os autores citam a Nova Zelândia e a Polinésia Francesa como exemplos de países isolados geograficamente, comparativamente àqueles que se beneficiariam por estarem localizados na região central da Europa (mais próximos dos Estados Unidos, o maior mercado mundial emissor de turistas), como Luxemburgo, Bélgica, Áustria, Holanda e Eslováquia. Na verdade, o impacto da acessibilidade na escolha de um destino turístico é tema recorrente de pesquisas na área de turismo (DZIEDZIC, 2008). 63 Um recurso disponível no software Mplus utilizado pelos autores. 64 Equivalente a 86% do total de 197 países da base original da edição de 2003 do Monitor de Competitividade do WTTC.
107
Figura 30. Modelo estrutural do Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) modificado por Mazanec, Wöber e Zins (2007)
Legenda:
+) Parâmetro fixo (para definição das escalas) *) p < 0,10 **) p < 0,05 ***) p < 0,001 N.S. – Não Significativo N.C. – Não Convergente
Nota: As estimativas dos parâmetros apresentadas são padronizadas usando as variâncias das variáveis latentes e dependentes.
Fonte: (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007, p. 92, tradução nossa).
os fatores determinantes da competitividade turística que apresentaram
convergência e significância (ao nível de pelo menos 90%) têm a relação com o
108
construto competitividade representada na Figura 30 por uma linha contínua escura.
Aqueles fatores que apesar de terem convergido, não apresentaram significância
estatística (neste mesmo nível de 90%) têm a relação representada por uma linha
contínua clara. E finalmente, os fatores que não se mostraram convergentes (ou seja,
não são válidos para o modelo proposto) são representados por uma linha descontínua.
Em termos gerais, nos resultados obtidos por Mazanec, Wöber e Zins (2007) três
fatores não apresentaram influência significativa no modelo: Abertura Internacional’,
Infraestrutura e Preservação Ambiental’. O fator ‘Competitividade de preços
turísticos’ não apresentou significância estatística, enquanto o fator competitividade
social passou apenas no teste de significância a 90%.
Os três fatores mais determinantes da competividade turística segundo este estudo
de Mazanec, Wöber e Zins (2007) são: Patrimônio e Cultura (0,905),
Desenvolvimento Social (0,240) e Educação (0,157).
Os resultados obtidos, conforme ilustrado na Figura 30, indicam que 62% da
variância do market share simples dos 169 países analisados pode ser explicada pela
competitividade turística, com um poder de explicação menos acentuado do market
share ajustado (R2 = 0,415) em relação ao market share simples (R2 = 0,624) e
praticamente insignificante do crescimento turístico (R2 = 0,012). Além disso,
contrariamente às expectativas, o parâmetro estimado para a variável dependente
relacionada ao crescimento turístico, apresenta um valor negativo para o coeficiente
padronizado correspondente (-0,11, não significativo ao nível de 95%).
Outro resultado que merece atenção é que embora o fator Educação tenha um
efeito positivo sobre a competitividade turística (coeficiente de 0,157, significativo ao
nível de 95%) - como era de se esperar pela revisão de literatura – o valor negativo
estimado para o coeficiente do indicador correspondente à taxa de escolarização,
indica que países com baixos padrões educacionais podem ser beneficiados em termos
de vantagem competitiva do setor de turismo.
Os autores (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007, p. 92) ressaltam que é
importante notar que a estimativa dos parâmetros do modelo não representa
diretamente um teste inferencial do modelo teórico.
Na verdade, os problemas de convergência foram persistentes para a especificação
do modelo e não puderam ser superados nem pela harmonização dos intervalos das
variáveis (por exemplo, utilizando-se apenas dados padronizados), nem escolhendo
diferentes conjuntos de parâmetro de inicialização, sendo necessárias estimações
109
stepwise e alternadas (stepwise and alternate estimation). Segundo os autores, tal
problema pode ser um sintoma de que alguns dos indicadores utilizados no modelo
podem não ter relevância, ou ter apenas relevância marginal para o turismo, e
presumivelmente, possam ter sido incluídos no modelo mais pela disponibilidade do
dado do que pelo raciocínio teórico.
Um segundo estudo da equipe de Mazanec (MAZANEC e RING, 2011) foi
publicado em 2011. Utilizam os dados divulgados em 2008 e 2009 nos relatórios de
competitividade turística do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008; 2009), a fim de
propor um modelo modificado causal da competitividade turística - seguindo o
exemplo do estudo anterior com o modelo do Monitor de Competitividade do WTTC
(MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007).
Mazanec e Ring (2011, p. 725) argumentam que o objetivo declarado do estudo
do Fórum Econômico Mundial, quer seja o de melhorar a competitividade do setor de
turismo do destino, seu crescimento e sua prosperidade (WEF, 2008, p.xi), só pode ser
atingido com a inclusão no modelo de indicadores de competitividade associados ao
Índice de Competitividade Turística (ICT) que exibam relações significativas com
critérios de desempenho ou sucesso da atividade turística no país.
Como tais critérios e os indicadores a eles associados não são contemplados no
modelo do Fórum Econômico, esta é justamente a primeira proposição deste estudo de
Mazanec e Ring (2011) cujo modelo é apresentado na Figura 31.
Nele, os subíndices (grupos de fatores) determinantes da competitividade
turísticas são os mesmos previstos no modelo do Fórum Econômico Mundial − ou
seja, sistema de regulamentação; ambiente de negócios e infraestrutura; e, recursos
humanos, culturais e naturais − assim como 13 dos 14 fatores determinantes (ou
pilares) da competitividade.
A diferença no número de fatores determinantes da competitividade deve-se a
exclusão do fator ‘Afinidade com o turismo’ da composição do subíndice C (recursos
humanos, naturais e culturais).
Tal exclusão é justificada por Mazanec e Ring (2011) pelo fato do fator no
modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF) ser calculado através de variáveis
correspondentes a despesas e receitas turísticas dos países, medidas a partir de
estatísticas de desembarques e embarques aéreos internacionais, o que na opinião
destes autores representa um problema de tautologia daquele modelo, uma vez que se
110
tratam de indicadores de demanda turística, ou seja, consequências e não causas da
competitividade.
Figura 31. Modelo estrutural do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008; 2009) modificado por Mazanec e Ring (2011)
Fonte: (MAZANEC e RING, 2011, p. 730)
Embora não estejam representadas na Figura 31, as variáveis (70 no total)
correspondentes associadas a estes 13 fatores também não foram alteradas, sendo
equivalentes àquelas utilizadas pelo Fórum Econômico Mundial (BLANKE e
CHIESA, 2008; WEF, 2008), uma vez que os autores partiram dos valores publicados
para os fatores originalmente estimados pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) a
partir destas variáveis.
Os autores ainda incluem três indicadores reflexivos de desempenho turístico do
país como variáveis dependentes da competitividade, ou seja, manifestações da
competitividade turística considerada então como um construto latente:
111
• Indicador 1: Volume de desembarques aéreos internacionais per capita (dados
de 2006);
• Indicador 2: Crescimento do volume de desembarques aéreos internacionais
per capita entre 2001 e 2006; e,
• Indicador 3: Receita turística per capita (dados de 2006), medida pelo volume
de desembarques aéreos internacionais no período e calculada na forma
logarítmica para evitar potenciais vieses causados por outliers, uma vez que,
segundo os autores, é o único indicador incluído para o qual alguns países da
amostra analisada pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) apresentam valores
extremos (MAZANEC e RING, 2011, p. 731).
Segundo os autores, a adoção de índices per capita tem por objetivo atenuar o
efeito do tamanho do país nas estatísticas utilizadas como variáveis do modelo e
representa uma opção melhor do que o uso de percentagens relativas ao PIB.
O modelo final proposto, representado na Figura 31, considera um total de 16
construtos relacionados à competitividade turística:
• 3 macroconstrutos formativos de primeira ordem determinantes da
competitividade turística, correspondentes aos três subíndices previstos no
modelo original do Fórum Econômico Mundial (WEF), quer sejam: Sistema
de Regulamentação; Ambiente de Negócios e Infraestrutura e Recursos
humanos, naturais e culturais;
• 13 construtos formativos de segunda ordem determinantes da competitividade
turística, correspondentes aos fatores (ou pilares) calculados no modelo
original do Fórum Econômico Mundial (WEF) a partir de um total de 70
variáveis observadas (não representados na Figura 31); e,
• 3 indicadores (variáveis observadas) dependentes da competitividade turística
(construto reflexivo): Volume e crescimento de desembarques aéreos
internacionais per capita e receita turística per capita.
O modelo foi por meio de Modelagem de Equações Estruturais a fim de estimar
os pesos relativos dos 16 construtos e das três variáveis dependentes da
competitividade turística considerados no modelo, através de três técnicas distintas:
i) Minimização do resíduo (ou maximização da variância) com a aplicação de
duas variações do método de regressão de mínimos quadrados parciais (PLS −
Partial Least Squares): PLS Path Modelling (PLS-PM, usando o software
112
SmartPLS) e PLS Regression (PLSR, usando o pacote PLS do software R),
separadamente para as bases de dados de 2008 e 2009;
ii) Análise não linear da estrutura da covariância (CBSEM)65, aplicando o
software MPlus® para uma base única somando-se as bases de dados de 2008 e
de 2009 (WEF, 2008; 2009)66.
Segundo os autores, dada a instabilidade da estimação dos parâmetros em
construtos formativos pelo método PLS − como no caso dos três subíndices e dos
pilares correspondentes neste modelo revisado − quando se observa multicolinearidade
entre os fatores, duas precauções adicionais foram tomadas:
a) Análise separada de cada base de dados disponível (2008 e 2009); e,
b) Estimação das cargas fatoriais e dos coeficientes estruturais (weight e path
coefficients) do modelo, separadamente para os dados das bases de 2008 e
2009, com as respectivas estatísticas t (t-values) via bootstrapping (1.000
reamostragens).
Os resultados dos parâmetros de mensuração do modelo obtidos com a aplicação
do método de regressão de mínimos quadrados parciais PLS Path Modelling, usando o
software Smart PLS são representados na Figura 32, para os dados das duas bases do
Fórum Econômico Mundial (2008 e 2009).
O modelo foi capaz de explicar respectivamente 68% da variância dos dados da
base de 2008 e 77% da base de 2009. Tal capacidade preditiva do modelo revisado
por Mazanec e Ring (2011) supera as correspondentes dos coeficientes de correlação
calculados pela compilação não ponderada do Índice de competitividade turística
calculado pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) e os valores correspondentes na
forma logarítmica dos volumes de desembarques aéreos internacionais (0,65) e as
receitas turísticas (0,75) dos países relatados pelo WEF (2008) - ou seja, dois dos três
indicadores inseridos pelos autores no modelo revisado.
65 Covariance-based structural equation models 66 A técnica não se aplicaria a análise separada das bases pelo pequeno tamanho das amostras (129 casos cada).
113
Figura 32. Resultados da modelagem com PLS - Modelo de Competitividade Turística do Fórum Econômico Mundial (WEF) modificado de Mazanec e Ring (2011)
Cargas Fatorias e Coeficientes estruturais (weight e path coefficients) Variância
explicada (R2)
Base (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) (m) (n) (o) (p) (i) (ii) (iii)
2008 0,21 -0,15 0,48 0,36 0,34 -0,04 0,30 0,81 0,14 0,33 0,73 -0,35 0,30 0,53 0,48 -0,18 0,79 0,08 0,76
2009 0,15 -0,09 0,36 0,46 0,40 0,04 0,23 0,67 0,27 0.25 0,88 -0,21 0,15 0,64 0,49 -0,22 0,72 0,48 0,79
Fonte: Elaboração da autora a partir de Mazanec e Ring (2011)
Conforme pode ser observado na Figura 31, os fatores (pilares) ‘Políticas Públicas
e Regulamentação’ e ‘Sustentabilidade Ambiental’ - relacionados ao grupo de
fatores, ou subíndice ‘Sistema de Regulamentação’ - , assim como os relacionados as
infraestruturas de transportes aéreo, terrestre e TIC (Tecnologias de Informação e
Comunicação) - relacionados ao grupo de fatores, ou subíndice ‘Ambiente de
Negócios e Infraestrutura’ - , não significativos (t-value < 1,96) para ambas as bases
114
de dados analisadas, enquanto o fator ‘Recursos Culturais’ não significativo apenas
para os dados da base de 2009 (MAZANEC e RING, 2011, p. 733-734).
Dois outros pontos são destacados em relação aos resultados obtidos por Mazanec
e Ring (2011):
1. A instabilidade na estimação dos fatores não significativos (t-value < 1,96)
pode ser indicativa da existência de multicolinearidade entre os fatores
determinantes da competitividade turística propostos pelo Fórum Econômico
Mundial (WEF);
2. A indicação implausível de que o fator ‘Recursos Naturais’ (β = -0,35; para a
base 2008; e β = - 0,21, para a de 2009) diminui significativamente o
coeficiente de sua construção formativa (correlação causal entre o grupo de
fatores, ou subíndice ‘Recursos Humanos, Culturais e Naturais’) em ambas as
amostras (β = -0,18; para a base 2008; e β = - 0,22, para a de 2009) requer
uma investigação mais aprofundada.
Os autores exploram duas causas potenciais para este resultado em seu
estudo, quer sejam a existência de:
(i) heterogeneidades não observadas no banco de dados (de 2×129 países),
dos relatórios de competitividade do Fórum Econômico Mundial;
(ii) relações não-lineares entre os fatores ou entre eles e seus respectivos
indicadores; e,
(iii) efeitos de interação entre as escalas correspondentes.
Os autores (MAZANEC e RING, 2011, p. 734) exploram o primeiro ponto,
verificando a existência de correlação entre os fatores do modelo. Ou seja, ainda que o
poder preditivo dos fatores combinados em três subíndices (macroconstrutos) em si
não seja afetado e permaneça significativo, a estimativa da contribuição individual dos
fatores correspondentes tornar-se-ia questionável.
Para explorar esta hipótese Mazanec e Ring (2011, p. 736), repetiram as análises
usando o pacote PLS do software R. Segundo os autores, este procedimento é capaz de
solucionar o problema da existência de multicolinearidade, uma vez que transforma os
preditores altamente colineares em componentes ortogonais.
A análise com o PLS Regression também permitiu verificar se o poder preditivo
do modelo proposto pode ser melhorado ao se deixar o sistema livre da pré-definição
dos três subíndices (grupos de fatores), uma vez que não há justificativa teórica para
tal.
115
Os resultados obtidos com o PLS Regression indicam que dois fatores para a base
de 2008 e quatro fatores para a base de 2009, explicam satisfatoriamente os três
indicadores (variáveis dependentes) introduzidos. Com relação à variância explicada
pelo modelo proposto, os três indicadores turísticos introduzidos como critério de
sucesso do destino respondem respectivamente por: 41%, 76% e 15% − considerando-
se os dados de 2008, e 46%, 79% e 27% − considerando-se os dados de 2009
(MAZANEC e RING, 2011, p. 736).
Os resultados obtidos com o PLS Regression também indicam não haver melhoria
significativa no poder preditivo do modelo ao se desconsiderar os 3 subíndices
(macroconstrutos, ou grupos de fatores) previstos no modelo do Fórum Econômico
Mundial (MAZANEC e RING, 2011).
Para verificação do segundo ponto - ou seja, a existência de coeficientes de
correlação com sinais negativos (observados no fator Recursos Naturais) e no grupo de
fatores Recursos, os quais sugerem improváveis relações inversas entre estes fatores e
o resultado da atividade turística - Mazanec e Ring (2011) aplicaram a análise não
linear da estrutura de covariância (CBSEM), por meio do software MPlus® à uma
base de dados única resultante da soma das bases de 2008 e de 2009 do WEF (a fim de
atender o requisito de tamanho mínimo da amostra para uso do método), com o
objetivo de analisar, de forma exploratória, a possibilidade de interferência de efeitos
decorrentes de não-linearidades.
Embora não conclusivos, e não contando com respaldo teórico para o modelo
exploratório não-linear, os resultados obtidos com esta terceira análise sugerem que
pesquisas futuras devem procurar explorar este tipo de relação não-linear envolvendo
o fator ‘Recursos’ (naturais, culturais e humanos) e particularmente o fator ‘Recursos
Naturais’(MAZANEC e RING, 2011, p.741).
De forma geral, os resultados obtidos por Mazanec e Ring (2011) reforçam ser
apropriado utilizar um modelo causal para medir a competitividade de destinos
turísticos, considerando pesos relativos distintos para os fatores determinantes desta
competitividade e sugerindo que estas relações de causalidade no que se refere aos
recursos naturais podem ter comportamento não-linear.
2.4.3.2 O modelo de Assaker, Vinzi e O´Connor (2011)
O modelo desenvolvido por Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) é o único dentre
os modelos explicativos de competitividade turística que não parte de um modelo
originalmente proposto para criação de um índice agregado. Ao contrário, os autores
116
optam por estender o modelo de previsão de demanda turística desenvolvido por
Chathoth (2001).
Chathoth (2001) propõe e testa empiricamente um modelo causal que avalia como
os construtos economia, saúde e infraestrutura de um país influenciam o resultado da
atividade turística nacional, expressa pela demanda turística medida através do volume
e receitas correspondentes aos desembarques aéreos internacionais e aos gastos de
turistas estrangeiros em viagem no país.
Na verdade três modelos estruturais foram testados por Chathoth (2001) que
escolheu como modelo final o que desconsidera o construto Saúde (expresso por
apenas duas variáveis: imunização e número de leitos hospitalares por cada 1000
habitantes) como antecedente da demanda turística e apresentou melhor ajuste entre
eles. O autor também descartou alguns dos indicadores (variáveis relacionadas aos
construtos, por problemas de colinearidade – como no caso do PIB per capita).
O modelo foi testado empiricamente utilizando como dados secundários a base de
1995 dos indicadores de desenvolvimento do Banco Mundial (World Bank
Development Indicators) para um total de 212 países. Excluindo-se os casos com
elevado número de missings, os autores analisaram uma amostra de 189 países através
de Modelagem de Equações Estruturais por meio do software LISREL 8.3.
O modelo de mensuração obtido por Chathoth (2001) é reproduzido na Figura 33,
destacando-se as 11 variáveis consideradas para medidas dos três construtos
(Economia, Infraestrutura e Demanda Turística), os coeficientes de correlação
correspondentes e os parâmetros de qualidade de ajuste obtidos.
Um dos aspectos que difere de outros modelos é a hipótese (confirmada
empiricamente) de que as variáveis que compõem o construto economia não
interferem apenas diretamente sobre a demanda turística, mas também indiretamente à
medida que influi diretamente sobre os investimentos relacionados à infraestrutura do
destino.
Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) propõem um modelo causal de análise da
demanda turística em um determinado destino a partir da extensão do modelo de
Chathoth (2001) com a inclusão de dois construtos exógenos adicionais: Meio
Ambiente e Sociedade (além das variáveis de medida de cada um destes construtos).
117
Figura 33 – Modelo de Mensuração da demanda turística de países – Chathoth (2001)
Fonte: (CHATHOTH, 2001, p. 64).
A economia do destino é representada no modelo de Assaker, Vinzi e O´Connor
(2011b) a partir de cinco variáveis, conforme proposto inicialmente no modelo de
Chathoth (2001): Índice de preços ao consumidor (CPI), paridade do poder de compra
(PPP), volume de exportação (TRADE), investimentos estrangeiros diretos (FDI) e
valor adicionado pela indústria (IVA).
O fator ambiente por sua vez, é representado no modelo por dois construtos
distintos, correspondentes aos recursos naturais e de apoio, ou seja, relativos à
infraestrutura como previsto no modelo de Chathoth (2001).
Para composição do construto ambiente natural, os autores (ASSAKER, VINZI e
O’CONNOR, 2011b) adotam três indicadores considerados no construto de mesmo
nome no modelo de competitividade turística de Gooroochurn e Sugiyarto (2005):
densidade populacional (POP), volume de emissão de gás carbônico (CO2) e
ratificação de acordos ambientais internacionais (TRE).
A infraestrutura do destino é expressa no modelo de Assaker, Vinzi e O´Connor
(2011b) a partir de sete variáveis, conforme previsto no modelo de Chathoth (2001) e
nos modelos de competitividade turística propostos por Gooroochurn e Sugiyarto
(2005) e Mazanec et al (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007): índice de rodovias
(ROAD), acesso à saneamento (SAN) e à energia elétrica (ELEC), número de
118
automóveis (AUTOS), acesso à internet (INT) e número de linhas telefônicas fixas
(TEL) e telefones celulares (CEL).
O construto Sociedade, que reflete a qualidade de vida da população é inspirado
nos modelos de competitividade turística de Ritchie, Crouch e Hudson (2001) e do
Monitor de Competitividade do Conselho Mundial de Turismo (WTTC) - reproduzido
no modelo de Gooroochurn e Sugiyarto (2005). Desta forma, o construto é expresso
por seis variáveis: educação (EDU), expectativa de vida (LEXP), renda (INC) e pelos
índices de televisão (TV), computadores pessoais (PC) e de jornais (NEWS).
Finalmente, o construto equivalente à demanda turística do destino é associado a
dois indicadores turísticos do mercado aéreo internacional em 2004: total de
desembarques de passageiros (TA) e receitas (ou gastos) correspondentes.
O modelo estrutural proposto por Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) é
reproduzido na Figura 34, incluindo as 23 variáveis descritas nos parágrafos anteriores
(com os respectivos termos de erro de mensuração) e as hipóteses consideradas para as
relações entre os cinco construtos.
Figura 34. Modelo Estrutural de Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b)
Fonte: (ASSAKER; VINZI e O’CONNOR, 2011b, p. 264).
119
Os autores (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b) também utilizam o
método de Modelagem de Equações Estruturais para testar empiricamente o modelo
teórico proposto a partir de uma amostra extraída da base de dados de 204 países
disponibilizada pelo Euromonitor International. Para tal consideram os dados do ano
de 2004.
No entanto, a amostra analisada por Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) é
composta de apenas 162 países devido à exclusão dos casos que apresentam mais do
que 20% de missings para as 23 variáveis consideradas no modelo.
A análise fatorial exploratória do modelo estrutural (Figura 34), aplicando os
métodos de componentes principais aos dados padronizados para avaliação da
unidimensionalidade dos construtos e de rotação ortogonal (varimax) para análise das
cargas fatoriais associadas aos cinco fatores e suas variáveis correspondentes, indicou
a necessidade de reespecificação do modelo teórico.
Para especificação do modelo de mensuração Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b)
utilizam o método de máxima verossimilhança (MLE) para estimação dos parâmetros
do software AMOS 16.0.
Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) consideraram o modelo da Figura 34 como a
matriz de correlação, substituindo as relações causais simples entre os construtos por
relações recíprocas (não-recursivas) conforme representado na Figura 35.
O modelo da Figura 35 convergiu – todas as estimativas são significativas ao
nível de 99,95% com exceção daquelas identificadas por “ns” (não-significativos) -
porém para uma solução não admissível, cuja análise apontou a necessidade de
reespecificação do modelo a partir das seguintes alterações:
a) Agrupamento das variáveis correspondentes dos construtos Sociedade e
Infraestrutura em um único construto denominado Infraestrutura;
b) Exclusão de algumas das variáveis de medida destes dois mesmos construtos67
que apresentaram carga fatorial muito alta ( > 0,85), indicando forte
correlação entre elas;
c) Reespecificação da variável de medida do acesso à energia elétrica (ELEC)
como medida do construto Meio Ambiente (através da análise da carga
fatorial obtida e do Índice de Modificação (MI) correspondente com o novo
construto); 67 Nominalmente, do construto Sociedade foram excluídas as variáveis expectativa de vida (LEXP), educação (EDU) e renda (INC) e do construto Infraestrutura, os números de linhas telefônicas fixas (TEL) e de celulares (CEL).
120
Figura 35. Modelo de mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b)
Fonte: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b, p. 267).
d) Exclusão de algumas das variáveis não-significativas de medida dos
construtos Meio Ambiente - densidade populacional (POP; p-value = 0,415)
e Economia - investimentos estrangeiros diretos (FDI; p-value = 0,191) e
valor adicionado pela indústria (IVA; p-value = 0,630); e finalmente,
e) Inclusão de quatro correlações, indicando covariância entre os erros de medida
das variáveis, identificadas através da análise dos respectivos Índices de
Modificação (MI´s).
O modelo de mensuração resultante da reespecificação do modelo estrutural da
Figura 35, com um total de 15 variáveis associadas aos quatro construtos, é
reproduzido na Figura 36 destacando-se também os índices de qualidade de ajuste
resultantes.
Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b) avaliaram a validade e a confiabilidade dos
construtos do modelo da Figura 36. Após a análise destes resultados os autores
optaram por reespecificar mais uma vez o modelo, mantendo as 15 variáveis e os
quatro construtos já considerados anteriormente.
121
A Figura 36 apresenta o modelo resultante desta reespecificação, com os
respectivos índices de qualidade de ajuste, exceto os valores correspondentes do χ2 e
do grau de liberdade correspondente, uma vez que tais índices de qualidade de ajuste
foram calculados considerando-se duas alternativas para a relação causal direta entre
os construtos Economia e Turismo (não significativo; p-value = 0,483):
Figura 36. Modelo de Mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b)
Fonte: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b, p. 268).
• Alternativa 1: Considera a existência de uma relação causal direta
(representada na Figura 37 pela linha pontilhada entre os dois construtos),
resultando nos coeficientes χ2 = 126,727, p<0,001 e grau de liberdade = 81;
• Alternativa 2: Não considera que estes dois construtos sejam correlacionados,
resultando nos índices de ajuste χ2 = 128,996, p<0,001 e grau de liberdade =
82.
Segundo observado pelos autores, apesar dos bons ajustes de qualidade do modelo
obtidos (em ambas as alternativas), o construto Economia permaneceu com baixas
122
cargas fatoriais (<0,7) sugerindo baixa validade convergente e possivelmente uma má
especificação do construto.
Figura 37. Modelo de Mensuração da Demanda Turística de destinos - Assaker, Vinzi e O´Connor (2011b)
Fonte: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b, p. 270).
Para análise deste aspecto, Assaker, Vinzi e O´Connor (2011a) analisaram a
influência do grau de desenvolvimento econômico do país no modelo. Para tal,
testaram sua validade separadamente para duas subamostras de países, classificados
como desenvolvidos e menos desenvolvidos, segundo o PIB per capita – resultando
em dois grupos de 81 países.
Para aplicação deste teste, os autores (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011a)
utilizaram como modelo inicial uma variação daquele apresentado na Figura 37, uma
vez que inclui as duas variáveis de medida do construto Economia - investimentos
123
estrangeiros diretos (FDI) e valor adicionado pela indústria (IVA) – excluídas no
estudo anterior (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b).
Os resultados obtidos indicam que há diferenças significativas entre os dois
grupos de países, observada particularmente no caso do construto Economia que
convergiu considerando diferentes variáveis para cada grupo (ASSAKER, VINZI e
O’CONNOR, 2011a).
Devido a esta diferença observada no construto Economia, o modelo foi
reespecificado excluindo-se o construto. O modelo de mensuração desta versão
reduzida do modelo com os três outros construtos e as 12 variáveis correspondentes é
reproduzido na Figura 38 (ASSAKER; VINZI e O’CONNOR, 2011a).
Figura 38. Modelo estrutural reduzido de Mensuração da Demanda Turística de destinos -
Assaker, Vinzi e O´Connor (2011a)
Fonte: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011a).
Os coeficientes estruturais (path coeficients com p < 0,000) obtidos para este
último modelo (Figura 38) não apresentaram variação para os dois grupos de países.
Este resultado confirma a relevância das relações causais entre os construtos
124
remanescentes – Infraestrutura e Meio ambiente – sobre o desempenho turístico do
destino, independentemente do seu grau de desenvolvimento econômico medido pelo
PIB per capita (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011a).
2.4.3.3 O modelo de Wu, Lan e Lee (2012)
O estudo de Wu, Lan e Lee (2012) é mais uma das críticas à metodologia do
Fórum Econômico Mundial (WEF) para cálculo dos índices de competitividade
turística dos países.
Assim como no estudo anterior de Mazanec e Ring (2011), – discutido na
subseção 2.4.3.1 - Wu, Lan e Lee (2012) utilizam os dados dos três subíndices
relacionados aos fatores determinantes (pilares) da competitividade turística da edição
de 2009 do Relatório publicado pelo WEF (2009) a fim de propor uma extensão
daquele modelo incluindo análises de causalidade para as relações envolvendo estes
fatores.
No entanto, diferentemente do anterior (MAZANEC e RING, 2011), neste novo
estudo, os autores (WU, LAN e LEE, 2012) não utilizam nem os indicadores de
turismo internacional como varáveis dependentes da competitividade turística nem os
14 fatores determinantes (pilares) da competitividade turística dos países. Ao invés
disso, calculam um novo índice agregado de competitividade turística, obtido pela
aplicação do método de Análise de Envoltória de Dados (DEA68) adotando os três
subíndices relacionados àqueles fatores – quer sejam, ‘Sistema de Regulação’,
‘Ambiente de Negócios e Infraestrutura’ e ‘Recursos Humanos, culturais e naturais’ –
como variáveis de entrada (input variables) e o índice agregado de competitividade
turística (ICT), calculado pelo WEF, como variável de saída (output variables).
Para tal, Wu, Lan e Lee (2012) utilizaram o procedimento de Análise
Supereficiente de Envoltória de dados (super efficiency DEA) disponibilizado pelo
software EMS (Efficiency Measurement System).
Os novos índices DEA (DEA score) de competitividade turística foram então
utilizados como variáveis dependentes para uma segunda etapa do estudo de Wu, Lan
e Lee (2012) de desenvolvimento e teste das hipóteses propostas para as relações de
causalidade entre os três subíndices (ou conjunto de fatores determinantes) da
competitividade turística.
68 Data Envelopment Analysis.
125
Para esta segunda etapa do estudo, os autores (WU, LAN e LEE, 2012) também
adotam uma metodologia de análise multivariada de dados diferente da Modelagem de
Equações Estruturais pela qual optaram Mazanec e Ring (2011).
Wu, Lan e Lee (2012, p. 202) optam no caso por uma metodologia que combina
duas técnicas emergentes em análise multivariada (HAIR JR. et al., 2005) para
mineração de dados (data mining): Redes Bayesianas (Bayesian Network) –
especificamente os Classificadores Bauyesianos (Bayesian Network Classifiers) –
combinada com o algoritmo TAN (Tree Augmented NaïveBayes) como método de
busca para inferência da estrutura (ou classificador) da Rede Bayesiana.
As técnicas de mineração de dados são particularmente apropriadas para
construção de modelos matemáticos de domínios do conhecimento não suficiente, ou
seja, com incertezas inerentes como é o caso das relações não identificadas entre os 14
fatores de competitividade turística e seus três subíndices correspondentes do modelo
proposto pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) (WU, LAN e LEE, 2012, p. 202).
As Redes Bayesianas são modelos gráficos de representação de relações
probabilísticas entre múltiplos atributos (variáveis) – que constituem os nós (ou
vértices) da rede – e os arcos que representam conexões diretas entre eles. Ou seja,
podem ser compreendidas como mapas causais (WU, LAN e LEE, 2012, p. 202).
Em artigo anterior Wu (2010) sugere o uso desta combinação de técnicas - Redes
Bayesianas (Bayesian Network) com TAN (Tree Augmented NaïveBayes) como
algoritmo de busca – como uma etapa preliminar de decisão da direção causal da
relação entre os construtos do modelo, para posterior aplicação de modelagem de
equações estruturais por PLS (path modeling) para teste das hipóteses desenvolvidas
em casos de modelos com base teórica em construção.
A estrutura da Rede Bayesiana proposta por Wu, Lan e Lee (2012) para revisão
do modelo de competitividade turística do Fórum Econômico Mundial (WEF) é
reproduzida na Figura 39, relacionando os três subíndices, porém omitindo os fatores
determinantes (pilares) correspondentes a eles associados conforme previsto no
modelo do WEF.
As direções das relações de causalidade assumidas pelas hipóteses representadas
na Figura 39 são justificadas pelos autores (WU, LAN e LEE, 2012, p. 204) com base
no argumento utilizado pelo próprio Fórum Econômico Mundial (WEF) no trecho de
apresentação do modelo no Relatório de 2009 (BLANKE, CHIESA e HERRERA,
2009, p.4), o qual atribui ao subíndice ‘Ambiente de Negócios e Infraestrutura’ o papel
126
de hardware e ao subíndice ‘Recursos Humanos, culturais e naturais’, o de software e
ao subíndice ‘Sistema de Regulação’. Desta forma, consideram que é mais racional
supor que as “regulações” afetariam ambas as partes da competitividade turística
(hardware e software).
Figura 39. Estrutura da Rede Bayesiana de Competitividade Turística - Wu, Lan e Lee (2012)
Fonte: Adaptado de (WU, LAN e LEE, 2012, p.202).
Também esta suposição em relação à direção de causalidade entre o construto
central, equivalente ao índice de competitividade turística dos países analisados,
constitui-se em uma diferença entre os estudos de Mazanec e Ring (2011) e de Wu,
Lan e Lee (2012). Enquanto o primeiro modelo assume construtos formativos entre os
fatores (ou subíndices) e a competitividade turística, Wu, Lan e Lee (2012) adotam
construtos reflexivos.
Finalmente, Wu, Lan e Lee (2012) testaram as hipóteses consideradas no
diagrama da Figura 39 aplicando o método PLS (path modelling) por meio do
software SmartPLS, mesma metodologia adotada por Mazanec e Ring (2011) para
análise dos dados.
A Figura 40 apresenta os resultados da modelagem dos dados com o PLS,
destacando não apenas os subíndices (já incluídos na Figura 39), mas também os 14
fatores determinantes (pilares) da competitividade turística (do modelo original do
WEF) que neste modelo de Wu, Lan e Lee (2012) exercem a função de variáveis
independentes associadas aos subíndices e são também modeladas como relações
reflexivas com os subíndices.
A significância dos coeficientes de correlação obtidos foram avaliados através da
estatística t e as quatro relações não-significativas verificadas, são representadas na
Figura 40 por uma linha pontilhada e pela inscrição “n.s.” (não-significativo).
DEA_ScoreSistema de
regulamentação
Recursos humanos, culturais e naturais
Ambiente de negócios e infraestrutura
H2H1b
H1c
H1a
H3
(+)(+)
(+) (+)
(+)
127
Figura 40. Modelo de Competitividade Turística do WEF modificado por Wu, Lan e Lee (2012)
Fonte: Adaptado de (WU, LAN e LEE, 2012, p. 203)
O modelo revisado excluindo-se as quatro variáveis correspondentes –
‘Competitividade de Preços Turísticos’, ‘Priorização do Turismo pelo Governo’,
‘Recursos Naturais’ e ‘Afinidade pelo Turismo’ - é apresentado na Figura 41.
Naturalmente, devido as diferentes metodologias adotadas, as duas versões do
modelo de competitividade turística do Fórum Econômico Mundial (WEF) modificado
respectivamente por Mazanec e Ring (2011) e por Wu, Lan e Lee (2012) apresentam
resultados distintos, que levariam a inferências igualmente distintas sobre a
importância relativa dos fatores determinantes (pilares) sobre a competitividade
turística de um destino mesmo no caso da utilização da mesma base de dados, no caso
128
2009 (WEF, 2009) – conforme pode ser verificado pela comparação das Figuras 40 e
41 com a Figura 29 (subseção 2.4.3.1).
Figura 41. Modelo de Competitividade Turística do WEF modificado por Wu, Lan e Lee (2012) – Versão Final
Fonte: Adaptado de (WU, LAN e LEE, 2012, p. 204).
2.4.4 Outros estudos empíricos sobre a competitividade turística
Além dos modelos conceituais e descritivos (discutidos na subseção 2.4.1), dos
modelos de criação de índices agregados (subseção 2.4.2) e dos modelos explicativos e
preditivos (subseção 2.4.3) de competitividade turística, discutidos anteriormente, uma
série de estudos empíricos sobre o tema têm sido desenvolvidos desde o final da
década de 1990.
O Quadro 4 a seguir apresenta uma comparação destes estudos que foram
publicados entre 1999 e 2011, destacando-se: qual(is) o(s) destino(s) turístico(s)
129
adotado(s) como objeto(s) de estudo, a unidade de análise, o modelo teórico em que
foi baseado e a metodologia da pesquisa.
Em termos de modelo teórico adotado como base, alguns destes estudos utilizam
os modelos de mensuração já descritos anteriormente enquanto outros adotam modelo
próprio.
2.5 Conclusão da revisão da literatura
Competitividade e crescimento tornaram-se duas questões fundamentais no debate
sobre o papel do turismo como instrumento de desenvolvimento econômico dos
destinos turísticos (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010b).
Os estudos sobre competitividade de destinos turísticos inserem-se em uma das
linhas de pesquisa de maior expressão na área de turismo e seguem trajetória similar a
dos estudos voltados à discussão da competitividade global, tendo sido impulsionados
a partir da aplicação dos conceitos clássicos de vantagens e desvantagens competitivas
e fatores determinantes da competitividade nacional popularizados por Porter
(PORTER, 1985; 1990a).
O Quadros 5 e 6 seguintes apresentam um resumo dos modelos de
competitividade turística (seção 2.4) discutidos na revisão de literatura.
O Quadro 5 concentra-se nos modelos conceituais e descritivos (subseção 2.4.1) e
de criação de índices agregados (subseção 2.4.2), enquanto o Quadro 6 é dedicado aos
modelos explicativos e preditivos (subseção 2.4.3).
Analisados juntamente com o Quadro 4 (2.4.4), estes dois últimos Quadros (5 e 6)
ilustram o volume considerável de estudos de competitividade turística que vem
sendo desenvolvidos desde a segunda metade da década de 1990.
O volume observado está de acordo com a avaliação de Fernández e Rivero
(2010b, p.7) que apontam haver uma abundante literatura produzida sobre
competitividade de destinos turísticos, sobretudo na última década (2000-2010).
É também notória a evolução e o aprofundamento das discussões sobre o tema ao
longo deste período entre 1999 e 2012, no qual se concentra a Revisão de Literatura da
presente pesquisa. Porém ainda assim, não há até o momento uma teoria consolidada
sobre competitividade de destinos turísticos (CROES, 2010; MAZANEC e RING,
2011).
130
Quadro 4. Modelos empíricos de análise da competitividade de destinos turísticos
Referência Destino Unidade de Análise Modelo Teórico Método
(FAULKNER; OPPERMANN e FREDLINE, 1999)
Região sul da Austrália
Regiões turísticas Não usa. Crouch e Ritchie (2003) restrito apenas ao fator relacionado aos apelos primários e atratores.
Análise de conteúdo de material promocional dos destinos (para identificação dos apelos primários e atratores) + Entrevistas por telefone (5-10 minutos) com agentes de viagem (para identificação de destinos australianos concorrentes para os atrativos identificados).
YOON (2002) Estado
(Virgínia/EUA) Estado
Propõe modelo próprio e causal para medir as preferências dos stakeholders pelo desenvolvimento de atrativos turísticos do destino e o apoio a estratégias de competitividade turísticas locais a partir do modelo de Crouch e Ritchie (2000), e 3 construtos formativos: Impacto do desenvolvimento turístico no destino, Atitude dos residentes em relação ao meio ambiente e, Apego ao lugar.
Pesquisa Qualitativa e Quantitativa partir de dados primários, coletados através de Survey com 713 respondentes (especialistas) e analisados por Modelagem de Equações Estruturais.
(HEATH, 2003) África do Sul País
Não usa. Descritivo e do próprio autor. Associa o conceito de competitividade à metáfora de uma casa, com seus ‘fundamentos’ (bases) para competitividade; o ‘cimento’ (espécie de link para as diversas facetas da competitividade), os ‘blocos de construção’ (essenciais p/ a competitividade “acontecer”, como por exemplo, a política de desenvolvimento sustentável), e as raízes (ou roots), direcionadores-chave do sucesso do destino.
Qualitativo. Baseado em Projeto desenvolvido ao longo da década de 1980 com stakeholders da área de planejamento estratégico e de marketing da África do Sul e seus subcontinentes.
(ÁGUAS; GRADE e SOUSA, 2003)
7 Regiões turísticas de Portugal
Regiões turísticas
Não usa um modelo causal. Avalia a competitividade indiretamente através do desempenho turístico segundo o modelo de análise de Quotas de Mercado (Faulkner, 1997) e uma série estatística de 10 anos (1991-2001) de número de estadias/diárias e origem-destino.
Usa análise multidimensional para classificação dos dados em 4 quadrantes, baseados no modelo de Ciclo de Vida de destinos (Butler, 1980).
(MORETO NETO, 2005) Ilhas Gran Canaria-
Espanha vs Florianópolis- Brasil
Modelo do Diamante das Vantagens Competitivas das Nações (Porter, 1990).
Análise documental e qualitativa (estudo de multi-casos).
(MAZARO, ROSANA MARA, 2006)
Genérico Genérico Propõe um modelo analítico gráfico denominado Modelo Compet&nible e apresentado como um check list autoaplicável com indicadores de competitividade e sustentabilidade.
Análise descritiva qualitativa. Testado empiricamente na avaliação comparativa de 2 municípios-ilhas: Fernando de Noronha (RN, Brasil) e Calviá- Ilhas baleares (Espanha).
(BORGES e RUSCHMANN, 2004; BORGES; ZAINE e
RUSCHMANN, 2006)
Águas de São Pedro, SP - Brasil
Cidade Modelo de (HASSAN, 2000) Análise descritiva e restrita a identificação dos principais atributos de vantagem competitiva turística do destino por turistas.
(GARAU-TABERNER, 2007) Ilhas Canárias vs países europeus
Ilhas Propõe um modelo próprio baseado na demanda com 24 variáveis.
Survey (3 dias , no aeroporto de Palma, Ilhas baleares) com turistas que tenham estado de férias no destino nos 2 últimos verões. Questionário bilingue (inglês e espanhol), 106 respondentes e escala Likert de 5 pontos.
131
Referência Destino Unidade de Análise Modelo Teórico Método
(OMERZEL, DORIS GOMEZELJ 2005;2006; GOMEZELJ e
MIHALI Č, 2008; OMERZEL, DORIS GOMEZELJ, 2011)
Slovenia País Dwyer, Livaic e Mellor (DWYER; LIVAIC e MELLOR, 2003) Survey com 118 especialistas. Usa análise de cluster para agrupar stakeholders. 85 variáveis divididas em 6 grupos - escala Likert de 5 pontos.
(CRAIGWELL e RESEARCH, 2007; CRAIGWELL; WORRELL e
SMITH, 2008)
45 Países (que são ilhas)
Países (pequenas ilhas)
Modelo econométrico para previsão do volume de desembarques turísticos países-ilhas.
Estudo econométrico. Utiliza dados dos 8 fatores de competitividade do Monitor de Competitividade (WTTC) de 2004 + indicadores de market share turístico (WTTC e WTO) - Desembarques internacionais 1988-2004- e desenvolvimento socioeconômico (PIB, educação, etc)
(ARCHIBALD; LACORBINIÈRE e MOORE, 2008)
Caribe País Modelo gravitacional dinâmico baseado na estimativa proposta por Arellano e Bond (1991) - generalised method of moments (GMM) estimator
Estudo Econométrico de demanda turística e, portanto ex-post. Utiliza dados de 22 países caribenhos, no período de 1980-2002.
(RODRÍGUEZ e TURÉGANO, 2008)
Grupo de Ilhas 4 principais Ilhas
Canárias Não usa.
Apenas compara o desempenho dos destinos a partir da análise de estatísticas turísticas e preços de pacotes oferecidos por grandes operadoras para os destinos na Internet.
(OMAR e MOHAMED, 2008; MOHAMED et al., 2009)
5 Regiões turísticas da Malásia (15
cidades) Regiões turísticas
Não usa, apenas avalia os destinos segundo uma lista de variáveis. Modelo próprio com 40 variáveis distribuídas em 5 grupos: atrativos, construções e serviços, infraestrutura, custo e hospitalidade.
Survey bilingue (inglês e malaio) de 7 meses de duração e com 727 respondentes - turistas (nacionais e estrangeiros), estudantes e especialistas.
(JUSTA, 2008; JUSTA e FONTES FILHO, 2008)
20 Destinos indutores do turismo regional
(Brasil)
Cidades
Modelo próprio adaptado do Modelo de Competitividade dos 65 Destinos indutores do turismo regional no Brasil (MTUR); (SEBRAE) e (FGV), 2008), reduzindo de 13 para apenas 8 fatores os determinantes da competitividade.
Considera 79 variáveis avaliadas por questionário com escala Likert de 5 pontos, respondido por 5 especialistas/pesquisadores do estudo original (incluindo um dos autores).
(TRISNAWATI; WIYADI e PRIYONO, 2008)
2 cidades da Ilha de Java, Indonésia
Cidades (Ilhas) Modelo do Monitor de Competitividade, do Conselho Mundial de Turismo (WTTC) com os oito fatores originalmente propostos pelo modelo.
Utiliza dados secundários de 2005 para calcular os fatores previstos no modelo do WTTC para comparar as duas cidades.
(CRACOLICI; NIJKAMP e RIETVELD, 2008; CRACOLICI e
NIJKAMP, 2009)
6 regiões turísticas do sul da Itália
Regiões turísticas Modelo próprio com 11 variáveis avaliadas através de escala Likert de 5 pontos.
Survey com turistas 1707 que afirmaram ter visitado a região ao menos 1 vez + dados secundários de pesquisa comportamental da ACNielsen. Mede a atratividade do destino como um antecedente da competitividade, medida pelo grau de satisfação dos turistas.
(ECLAC, 2009) Caribe Países Modelo econométrico de Craigwell (2007) para previsão do volume de desembarques turísticos.
Estudo Econométrico de demanda turística (ex-post). Usa dados de 32 países membros do CTO (Caribbean Tourism Organization) com exceção do México, de 1995-2006.
(GURSOY; BALOGLU e CHI, 2009)
10 países do Oriente Médio
Países
Modelo do Monitor de Competitividade, do Conselho Mundial de Turismo (WTTC) com apenas seis dos oito fatores originalmente propostos pelo modelo (são desconsiderados os fatores HTI e de Infraestrutura).
Analisa comparativamente a competitividade turística dos dez destinos (WTTC) por meio de Análise de Escalonamento Multidimensional (MDS ou Mapa Perceptual) dos fatores calculados por dados secundários da base do WTTC
(CHAGAS e BRANDÃO, 2009) Natal-RN, Brasil Cidade Fator 'Sustentabilidade Social do Turismo’ do modelo Compet&nible (MAZARO, 2006).
Análise descritiva
132
Referência Destino Unidade de Análise Modelo Teórico Método
(VIERA e HOFFMANN, 2009) Rio Grande do Sul,
Brasil
2 cidades (Santana do Livramento e Uruguaiana)
Modelo de (DWYER e KIM, 2003b).
Survey com profissionais locais da área (gerentes de hotéis, restaurantes e comércio – vestuário e souvenirs). 192 questionários com escala Likert de 7 pontos. Análise Fatorial e Discriminante dos dados.
(MAZARO, ROSANA MARA 2009)
(CERQUEIRA, 2010b) (CERQUEIRA, 2010a)
Pólo Costa das Dunas, RN, Brasil (2009: 6 dos 16
municípios)
Região turística Modelo de (MAZARO, 2006). Análise descritiva
(LEE, Y.-P. e CHEN, 2010) Cambódia e Taiwan Países Dwyer, Livaic e Mellor (2003) - adaptado de Omerzel (2006) com apenas 7 fatores determinantes da competitividade + Chen et al. (2006).
11 dados secundários (estatísticos) e 111 dados primários (questionário aplicado com acadêmicos da área e operadores de turismo) - 100 respondentes, escala Likert de 5 pontos.
(ÁGUAS; VEIGA e REIS, 2010) 5 Países da União
Européia Países
Não usa modelo causal. Avalia a competitividade indiretamente pelo desempenho turístico segundo modelo de análise de Quotas de Mercado (Faulkner, 1997) e série estatística de 8 anos (1999-2007) de número de estadias/diárias e origem-destino.
Usa análise multidimensional para classificação dos dados em 4 quadrantes, baseados no modelo de Ciclo de Vida de destinos (Butler, 1980).
(MINGHETTI e MONTAGUTI, 2010)
Istambul Cidade Adaptado de Crouch e Ritchie (2003) a partir de (CROUCH, 2010).
Dados secundários + survey com 30 especialistas. 9 grupos de fatores.
(SZIVA, 2010)
1 região turística da Hungria vs 2
províncias turística da Áustria
Região turística Modelos de Porter de competitividade de clusters e de vantagens competitivas nacionais (PORTER, 1990a;1998).
Pesquisa Qualitativa (Estudo de caso). 30 entrevistas em profundidade com especialistas de turismo na Hungria e seis na Áustria (5 no Estado de Caríntia e 1 na região do Tirol).
(PEREIRA, L. L., 2010; PEREIRA, L. L. e FERREIRA, 2011)
12 cidades-sede da Copa FIFA de
Futebol 2014 no Brasil
Cidades (Capitais) Não usa um modelo causal. Analisa um total de 7 dados secundários municipais como variáveis de entrada e saída para avaliar a competitividade pela ótica da eficiência
Pesquisa quantitativa que associa a Análise de Envoltória de Dados (DEA-estocástica) e análise de correlação de Pearson entre as variáveis selecionadas
(CHEN; CHEN e LEE, 2011) Grupo de Ilhas Kimen, Taiwan Propõe um modelo próprio (analisado apenas por estatística descritiva).
Survey com 1.623 turistas. Avalia a percepção do turista da competitividade turística e sua relação com a satisfação, desempenho dos serviços e turismo sustentável.
(CROES, 2010;2011) Caribe Pequenas ilhas Modelo econométrico próprio. Estudo econométrico. Dados de 16 países-ilhas entre 1999-2006 (Fontes: WTO, WTTC, Caribe Tourism Organization e FMI)
(ARMENSKI; MARKOVIĆ; et al., 2011; ARMENSKI; OMERZEL; et
al., 2011) Sérvia País
DWYER, LIVAIC e MELLOR (2003) / OMERZEL e MIHALIC (2008).
Survey com 140 especialistas. Usa as mesmas 85 variáveis divididas em 6 grupos - escala Likert de 5 pontos de OMERZEL (2005; 2006; 2011); OMERZEL e MIHALIC (2008)
(EYSTEINSSON e GUDLAUGSSON, 2011)
Islândia País Adaptado de Crouch e Ritchie (2003) a partir dos 10 principais fatores determinantes da competitividade turística identificados por Crouch (2010).
2 Surveys com especialistas (N=80) e turistas internacionais (N=200), realizadas em agosto de 2010. Escala Likert de 5 pontos
133
Referência Destino Unidade de Análise Modelo Teórico Método
(VIANNA, 2011; VIANNA; ANJOS e ANJOS, 2012)
3 municípios - SC, Brasil
3 Cidades (Balneário Camboriú,
Bombinhas e Garopaba)
(DWYER e KIM, 2003b)
Estudo multicasos Quali-quantitativo. Coleta de dados a partir de 2 Surveys (questionário com perguntas fechadas e escala Lickert de 6 pontos) respondidas por 109 residentes e 54 gestores públicos e privados. Análise estatística descritiva dos dados.
(DOMARESKI, 2011) Foz do Iguaçu-PR,
Brasil Cidade Não usa.
Pesquisa Qualitativa (Estudo de Caso). Coleta de dados por entrevistas semiestruturadas (7 especialistas – gestores públicos e privados).
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 5. Comparativo dos Modelos Descritivos e de Índices agregados de Competitividade Turística – Características Gerais
Modelo Característica
Crouch e Ritchie (2003) Dwyer e Kim (2003) Monitor de
Competitividade (WTTC) Índice de Competitividade Turística (ICT) - Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008; 2009; 2011)
MTur, SEBRAE e FGV (2010)
Natureza da pesquisa
Qualitativa. Dados primários. Qualitativa e Quantitativa. Dados
primários. Quantitativa. Dados
secundários. Quantitativa. Dados secundários.
Qualitativa e Quantitativa. Dados primários e
secundários.
Amostra(s)
Enright e Newton (2004, 2005): 183 (2004) e 210 (2005) respondentes (stakeholders).
Hudson, Ritchie e Timur (2004): 13 estâncias de esqui canadenses: 10 entrevistas em
profundidade + 130 respondentes
Dwyer, Livaic e Mellor (2003): 132 respondentes; Dwyer et al.
(2004): 294 respondentes. Omerzel (2005; 2006; 2011); Omerzel e
Mihalic (2008) – 118 respondentes. Lee e Chen (2010) – 100 respondentes. Armensk et al.
(2011) – 140 respondentes
Cerca de 200 países Cerca de 130 países (130 em 2008, 133
em 2009 e 139 em 2011)
65 municípios classificados como Destinos Indutores do Turismo Regional no Brasil pelo Ministério do Turismo
Unidade de análise ( = Destino)
Não definida (Destino genérico) Países Países Países Municípios (Brasil)
Variáveis Não definidas no modelo. Enright e Newton (2004; 2005): total de 46 variáveis. Hudson,
Ritchie e Timur (2004): 251 variáveis
Total de 162. Dwyer, Livaic e Mellor (2003); Dwyer et al.
(2004): 83 variáveis Total de 27 cerca de 70 variáveis Total de 60
134
Modelo Característica
Crouch e Ritchie (2003) Dwyer e Kim (2003) Monitor de Competitividade (WTTC)
Índice de Competitividade Turística (ICT) - Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008; 2009; 2011)
MTur, SEBRAE e FGV (2010)
Fatores / Construtos
36 atributos, divididos em 5 grupo de fatores determinantes. Enright e Newton (2004; 2005):
2 grupos de fatores: ‘Apelos primários e atratores’ (15 variáveis) e negócios (31
variáveis)
4 fatores determinantes, 6 construtos. (Pesquisa
Quantitativa/Survey: 12 fatores) 8 fatores
13 fatores determinantes (pilares), 3 SubÍndices (grupos de fatores)
13 fatores
Indicadores de Regulamentação
Não incluídos no modelo Não incluídos no modelo Incluídos indiretamente no
fator Abertura Internacional.
Incluídos no índice Sistema de Regulamentação (indicadores: Políticas
públicas e regulamentação; Sustentabilidade Ambiental; Proteção e
Segurança; Saúde e Higiene; e Priorização do turismo pelo governo)
Incluídos indiretamente nos fatores Aspectos
Ambientais e Aspectos Sociais
Indicadores Ambientais
Fisiografia e Clima (incluídos no fator ‘Apelos primários e atratores’) e Capacidade de carga (incluída nos determinantes qualificadores e
amplificadores)
Modelo: Idem Crouch-Ritchie Fator Preservação Ambiental
Incluídos indiretamente nos Índices Recursos (indicador recursos naturais) e Sistema de Regulamentação (indicador
Sustentabilidade ambiental)
Fator Aspectos Ambientais
Indicadores Culturais
Cultura e História, mix de atividades (turísticas), eventos especiais, entretenimento (todas incluídas no fator 'Apelos primários e
atratores’)
Modelo: Idem Crouch-Ritchie Fator Patrimônio e Cultura
(= No. de Patrimônios UNESCO)
Incluídos indiretamente no índice Recursos (indicador recursos culturais)
Fator Aspectos Culturais
Indicadores Sociais
Incluídos indiretamente em grupos de fatores distintos: Políticas públicas de planejamento e
gestão do destino (Filosofia/Valores, Desenvolvimento e qualificação/capacitação). Gestão do destino (recursos de governança e
controle de impactos)
Computados como consequencia (construto dependente com
indicadores de Qualidade de Vida) da Competitividade Turística do
destino (e não como causa/determinante da mesma)
Fatores Desenvolvimento/ Competitividade Social e
Educação
Incluídos indiretamente nos Índices Sistema de Regulamentação (indicador Saúde e higiene) e Recursos (indicador
recursos humanos)
Fator Aspectos Sociais
Indicadores de Infraestrutura
Infraestrutura geral, hospitalidade (Recursos e fatores de apoio), Superestrutura turística e
‘Apelos primários e atratores’) Modelo: Idem Crouch-Ritchie
Fatores Infraestrutura (geral) e Infraestrutura de Telecomunicações
Incluídos no índice Ambiente de negócios e infraestrutura (indicadores:
infraestruturas de transporte aéreo, terrestre, de turismo e de TIC)
Fatores ‘Infraestrutura Geral’ e ‘Serviços e
Equipamentos Turísticos’ e Acesso, ‘Atrativos Turísticos’, além de
indiretamente no Fator ‘Economia local’
Indicadores de Preços Turísticos
Competitividade de preços (cost/value) - Fator qualificador/amplificador
Considerados na composição do fator condições da DEMANDA
turística
Fator Competitividade de Preços Turísticos
Incluídos indiretamente no índice Ambiente de negócios e infraestrutura (indicador competitividade de preços
turísticos)
Não incluídos
135
Modelo Característica
Crouch e Ritchie (2003) Dwyer e Kim (2003) Monitor de Competitividade (WTTC)
Índice de Competitividade Turística (ICT) - Fórum Econômico Mundial
(WEF, 2008; 2009; 2011)
MTur, SEBRAE e FGV (2010)
Outros Indicadores
Recursos e fatores de apoio: Acessibilidade, capacidade empreendedora (enterprise),
recursos facilitadores (facilitating resources - RH, conhecimento, ativos financeiros e
governamentais) e vontade política ; Apelos primários e atratores: market ties; Fatores de gestão: organização, marketing, qualidade da
experiência turística, financiamento de negócios, controle de impactos e
gerenciamento de crises. Políticas públicas de planejamento e gestão - sistema turístico, visão
de futuro, posicionamento/branding, análise competitiva/colaborativa, mecanismos de
monitoramento, avaliação e auditoria. Determinantes qualificadores e amplificadores:
localização, segurança e seguridade, interdependência e reconhecimento/imagem
Fator Condições situacionais (variáveis relacionadas ao
Ambiente externo e a localização geográfica do destino)
Fatores: ‘Marketing e Promoção do destino’, ‘Políticas Públicas’,
‘Cooperação Regional’, Monitoramento,
‘Economia local’ e ‘Capacidade empresarial’
Pesos dos Indicadores
Não avaliados (embora análise hierárquica posterior destaque a importância do fator
‘Apelos primários e atratores’)
Não avaliado (embora análise das surveys indique que os fatores Gestão do Destino e Recursos
Naturais expliquem a maior parte da variância dos dados)
Calculados por Análise Fatorial Confirmatória.
Pesos iguais, calculados por média aritmética simples das variáveis
Pré-definidos por Grupo de Especialistas
Análise Empírica do Modelo – Método
1) Hudson, Ritchie e Timur (2004): Pesquisa Qualitativa (estâncias de esqui do Canadá, 10 entrevistas); 2) Enright e Newton (2004, 2005)
- Pesquisa Quantitativa (survey): cidade de Hong Kong (China - 2004) e cidades da região
Ásia-Pacífico (Hong Kong, Singapura-Indonésia e Bangkok-Tailândia)
Pesquisa Quantitativa (Survey) - Dwyer, Livaic e Mellor (2003): Austrália; Dwyer et al. (2004):
Austrália e Coreia do Sul (Análise por Estatística Descritiva)
1) Gooroochurn & Sugiyarto (2005): Análise Fatorial Confirmatória e Análise de Clusters da base de dados da edição de 2003; 2) Mazanec et al (2007): Modelagem de Equações Estruturais
1) Kayar e Kozak (2008; 2010): análise de clusters e análise multidimensional (MDS); 2) Alves e Ferreira (2009; 2011): análise de clusters e análise multidimensional (MDS); Mazanec e Ring (2011): Modelagem de Equações Estruturais (bases de 2008 e 2009)
Entrevistas em profundidade com
especialistas e observação in locco nos 65 municípios, durante 5 dias por grupo de pesquisadores (Análise por
Estatística Descritiva)
Fonte: Elaboração da autora
136
Quadro 6. Comparativo dos Modelos Explicativos e Preditivos da Competitividade Turística – Características Gerais
Modelo Característica
Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) modificado por Mazanec, Wöber
e Zins (2007)
Modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008; 2009) modificado por
Mazanec e Ring (2011)
Assaker, Vinzi e O’Connor (2011)
Modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009) modificado por Wu, Lan e
Lee (2012)
Natureza da pesquisa Quantitativa. Dados secundários. Quantitativa. Dados secundários. Quantitativa. Dados secundários. Quantitativa. Dados secundários.
Modelo(s) em que se baseia
Monitor de Competitividade (WTTC, 2003)
Modelo de Competitividade Turística do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008;
2009)
Modelo de Mensuração da Demanda Turística de destinos de Chathoth (2001), Crouch, Ritchie e Hudson (2001) e Monitor de Competitividade
(WTTC, 2003)
Modelo de Competitividade Turística do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009)
Amostra(s) 169 países (base de dados de um total de 203 países, da edição de 2003 do Monitor
de Competitividade)
129 países (da base do WEF de 130 em 2008 e de 133 em 2009)
212 países (base de 1995 dos indicadores de desenvolvimento do Banco Mundial - World
Bank Development Indicators).
133 países (base de dados do Relatório de Competitividade Turística do WEF-2009)
Unidade de análise ( Definição Destino)
Países Países Países Países
Variáveis Total de 27 (extraídas do modelo original
proposto pelo WTTC) Cerca de 70 no total (da base de dados do
WEF, 2008; 2009).
Total de 23. Economia: Índice de preços ao consumidor, Vol. de investimentos estrangeiros
diretos, Valor adicionado pela Indústria, Índice de Paridade do Poder de Compra; Infraestrutura:
Índice de Rodovias, Taxa da População c/ telefones (fixos e celulares), veículos, acesso à
saneamento e energia elétrica. Sociedade: educação, expectativa de vida, renda, taxa da população c/ TV, microcomputador pessoal e
acesso a jornais impressos. Demanda Turística: Variáveis dependentes (item abaixo)
Total de 10 (equivalentes à 10 dos 14 fatores ou pilares do modelo do WEF).
Variáveis Dependentes
Avaliadas por estatísticas de desembarques aéreos internacionais (volume de
passageiros): market share simples e ajustado pela distância bilateral e taxa de
crescimento do mercado.
Variáveis dependentes da competitividade turística: Volume de desembarques aéreos
internacionais per capita; Diferença do volume de desembarques per capita entre 2001 e 2006; e, Receita de desembarques
aéreos internacionais per capita
Avaliadas por estatísticas de desembarques aéreos internacionais: volume total de passageiros (TA) e
receitas (ou gastos) correspondentes
Índice de competitividade turística (DEA Score) calculado por Análise de Envoltória (DEA) dos dados dos ÌCTs do WEF (2009)
Fatores / Construtos 8 fatores (os mesmos do modelo do
Monitor de Competitividade do Conselho Mundial de Turismo – WTTC)
13 fatores determinantes (pilares), 3 índices (macroconstrutos dos fatores) e 3 variáveis
dependentes (indicadores turísticos)
5 Fatores (construtos): Economia, Infraestrutura, Sociedade, Meio Ambiente e Turismo (relacionado à demanda turística e em
substituição a competitividade turística, não explicitamente considerada no modelo)
3 SubÍndices determinantes do Modelo WEF: ‘Sistema de Regulamentação’, Recursos e ‘Ambiente de negócios e infraestrutura’, expressos por um índice (DEA Score)
calculado por Análise de Envoltória (DEA) dos dados dos ICTs do WEF (2009)
137
Modelo Característica
Monitor de Competitividade (WTTC, 2003) modificado por Mazanec, Wöber
e Zins (2007)
Modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2008; 2009) modificado por Mazanec e Ring
(2011)
Assaker, Vinzi e O’Connor (2011)
Modelo do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009) modificado por Wu, Lan e
Lee (2012)
Natureza das correlações
Formativas (entre construtos, construtos-variáveis independente e entre a
competitividade turística e as variáveis dependentes)
Formativas (entre construtos, construtos-variáveis independente e entre a competitividade
turística e as variáveis dependentes)
Reflexivas entre os construtos e as variáveis independentes e entre os construtos Economia-
Turismo, Infraestrutura-Meio Ambiente, Infraestrutura-Turismo e Meio Ambiente
Reflexivas entre os construtos e as variáveis independentes. Formativas entre os três
construtos ‘Sistema de Regulamentação’, Recursos e ‘Ambiente de negócios e
infraestrutura’. E Reflexivas entre ‘Ambiente de negócios e infraestrutura’ e Recursos e o
‘Sistema de Regulamentação’
Indicadores de Regulamentação
Incluídos indiretamente no fator Abertura Internacional.
Incluídos no Subíndice Sistema de Regulamentação (indicadores: Políticas públicas e regulamentação; Sustentabilidade Ambiental;
Proteção e Segurança; Saúde e Higiene; e Priorização do turismo pelo governo)
Não contemplados no modelo
Incluídos no fator ‘Sistema de Regulamentação’ - variáveis: Políticas
públicas e regulamentação; Sustentabilidade Ambiental; Proteção e Segurança; Saúde e
Higiene; e Priorização do turismo pelo governo
Indicadores Ambientais
Fator Preservação Ambiental
Incluídos indiretamente nos SubÍndices Recursos (indicador recursos naturais) e Sistema de
Regulamentação (indicador Sustentabilidade ambiental)
Fator Meio Ambiente (variáveis: densidade populacional, volume de emissão de CO2 e
ratificação de acordos ambientais internacionais)
Incluídos indiretamente nos fatores Recursos (variável Recursos Naturais – não-
significativa no modelo proposto) e ‘Sistema de Regulamentação’ (variável Sustentabilidade ambiental)
Indicadores Culturais
Fator Patrimônio e Cultura (= No. de patrimônios UNESCO)
Incluídos indiretamente no Subíndice Recursos (indicador recursos culturais)
Não contemplados no modelo Incluídos indiretamente no fator Recursos
(variável Recursos Culturais)
Indicadores Sociais Fatores Desenvolvimento/
Competitividade Social e Educação
Incluídos indiretamente nos Subíndices ‘Sistema de Regulamentação’ (indicador Saúde e higiene)
e Recursos (indicador recursos humanos)
Fator Sociedade (variáveis: educação, expectativa de vida e renda, além de três índices definidos pelo
modelo do Monitor de Competitividade, do WTTC: de televisão, de computadores pessoais e
de jornais)
Incluídos indiretamente nos fatores ‘Sistema de Regulamentação’ (variável Saúde e higiene) e Recursos (variável Recursos
Humanos)
Indicadores de Infraestrutura
Fatores Infraestrutura (geral) e Infraestrutura de Telecomunicações
Incluídos no Subíndice ‘Ambiente de negócios’ e infraestrutura (indicadores: infraestruturas de
transporte aéreo, terrestre, de turismo e de TIC)
Fator Infraestrutura (variáveis: índice de rodovias, acessos à saneamento, Internet e energia elétrica,
número de automóveis e números de linhas telefônicas fixas e telefones celulares)
Incluídos no fator ‘Ambiente de negócios e infraestrutura’ (variáveis: infraestruturas de transporte aéreo, terrestre, de turismo e de
TICs)
Indicadores de Preços Turísticos
Fator Competitividade de Preços Turísticos
Incluídos indiretamente no Subíndice Ambiente de negócios e infraestrutura (indicador competitividade de preços turísticos)
Incluído indiretamente no Fator Economia (variável Índice de preços ao consumidor)
Incluídos indiretamente no fator ‘Ambiente de negócios e infraestrutura’ (variável
competitividade de preços turísticos – não-significativa no modelo proposto)
Metodologia de análise de dados
Análise Fatorial Confirmatória. Modelagem de Equações Estruturais (PLS path
modelling e PLS Regression) e Análise não linear da estrutura de covariância (CBSEM)
Redes Bayesianas (Bayesian Network) combinada com o algoritmo TAN (Tree Augmented NaïveBayes) como método de busca para
inferência da estrutura e Modelagem de Equações Estruturais (PLS path modelling)
Modelagem de Equações Estruturais
Fonte: Elaboração da autora
138
Por outro lado, da mesma forma que verificado nos estudo de outras atividades
econômicas, tem se observado o crescimento da discussão sobre a sustentabilidade no
desenvolvimento do turismo, assim como na proliferação de projetos relacionados à
atividade turística (SACHS, 1997; CHAVES e RODRIGUES, 2006; LIN e DE
GUZMAN, 2007).
A abordagem da sustentabilidade tem sido introduzida gradativamente nos
modelos de competitividade global, assim como nos modelos específicos de
competitividade turística, acompanhando a evolução e o aprofundamento do
conhecimento nestas áreas.
Os modelos teóricos mais tradicionais de competitividade turística– como os de
Crouch e Ritchie (1995;1999; RITCHIE e CROUCH, 2000;2003) e de Dwyer e Kim
(2003b;2003a) – abordam a sustentabilidade incluindo variáveis ou fatores
determinantes relacionados (direta ou indiretamente) a sustentabilidade ambiental,
social e cultural, de forma isolada.
Dentre os estudos quantitativos sobre competitividade turística, os que se
tornaram mais populares – inclusive para o grande público em geral, uma vez que
contam com apoio midiático – são os que se propõem a criar índices agregados de
competitividade turística, usados como instrumento de benchmarking e para
comparação das vantagens e desvantagens competitivas entre os destinos analisados.
Tal popularidade deve-se provavelmente a duas características destes modelos:
• O fato de terem sido desenvolvidos com apoio financeiro e a rubrica de
instituições de porte internacional como o Fórum Econômico Mundial (WEF,
2007b; 2008; 2009; 2011) e o Conselho Mundial de Turismo (WTTC) no caso
dos modelos que adotam países como definição (e unidade de análise) de
destino turístico ou de abrangência nacional como o Ministério do Turismo do
Brasil, para análise de cidades turísticas (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c;
2009b; 2010b; 2012a);
• E a realização das pesquisas de campo e de indicadores secundários
correspondentes em vários anos consecutivos e disponibilizando assim, séries
históricas para análise turística – também de certa forma, uma carência do
setor de turismo mundialmente.
139
Analisando simultaneamente os três Quadros (4, 5 e 6) anteriores notam-se
algumas características comuns aos modelos teóricos e empíricos existentes para
análise da competitividade turística de um destino:
• Os modelos desenvolvidos por duas duplas de pesquisadores - Crouch e
Ritchie (1995;1999; RITCHIE e CROUCH, 2000;2003) e por Dwyer e Kim
(2003b;2003a) – reconhecidos como estudos seminais sobre o tema
competitividade de destinos turísticos, são de fato os mais utilizados no
desenvolvimento dos modelos da área, quer seja direta e explicitamente
(através da adoção dos fatores determinantes ou dos indicadores sugeridos
nos modelos destes autores), quer seja indiretamente, como inspiração para
novos modelos;
• Embora o conceito de competitividade seja, por natureza, comparativo,
poucos são os modelos que se dedicam a comparação efetiva de destinos –
como já apontado em outras revisões sobre o tema (MIKI, GÂNDARA e
MEDINA-MUÑOZ, 2011; MIKI, MEDINA-MUÑOZ e MEDINA-MUÑOZ,
2011);
• De forma geral, evitam o desafio de integrar as abordagens do tema sob as
duas perspectivas básicas adotadas para os estudos da área de turismo: a partir
da oferta turística (e, portanto, com foco no turismo como atividade
econômica ou negócio simplesmente) ou a partir da demanda turística (sob o
foco do consumidor, ou turistas), adotando apenas uma destas perspectivas e,
portanto, no caso dos estudos empíricos, amostras formadas exclusivamente
por turistas ou por especialistas, mas não simultaneamente por estes dois
públicos;
• A grande maioria dos modelos teóricos desenvolvidos sobre a
competitividade de destinos turísticos é de natureza descritiva – como já
apontado em revisões anteriores sobre o tema (MAZANEC, WÖBER e ZINS,
2007; CROES, 2010; MAZANEC e RING, 2011) - enquanto os modelos
quantitativos representam a minoria dos estudos (esta uma característica de
certa forma da maioria das publicações da área de turismo);
• A grande maioria dos modelos ( teóricos e empíricos) aborda o tema sob a
perspectiva da competitividade turística nacional, ou seja, adotando Países
140
como sinônimo de destino e unidade de análise. A opção, quando justificada,
centra-se na maior disponibilidade de dados confiáveis para os indicadores;
• A maior parte dos modelos empíricos que discutem o tema para unidades de
análise geograficamente menores opta pela escolha de países insulares,
grupos de ilhas ou ilhas isoladas (MORETO NETO, 2005; CRAIGWELL e
RESEARCH, 2007; GARAU-TABERNER, 2007; ARCHIBALD,
LACORBINIÈRE e MOORE, 2008; CRAIGWELL, WORRELL e SMITH,
2008; OMAR e MOHAMED, 2008; TRISNAWATI, WIYADI e PRIYONO,
2008; ECLAC, 2009; MOHAMED et al., 2009; CROES, 2010; CHEN, C.M.
CHEN, S.H. e LEE, 2011; CROES, 2011).
Ainda que a justificativa para a escolha não seja abertamente assumida,
muito provavelmente foi motivada pela maior facilidade de análise dos dados
do conjunto geograficamente limitado;
• Todos os modelos do tipo explicativo ou preditivo (MAZANEC, WÖBER e
ZINS, 2007; ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b; MAZANEC e
RING, 2011; WU, LAN e LEE, 2012) adotam países como unidade de
análise de destino turístico;
• Apenas um dos modelos do tipo explicativo ou preditivo não é originário de
alguma modificação ou extensão de um dos modelos internacionais de índice
agregado de competitividade turística - ou seja, dos modelos desenvolvidos
pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) e pelo Conselho Mundial de Turismo
(WTTC). O modelo de (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b) foi
desenvolvido como uma extensão de outro modelo preditivo da demanda
turística de destinos, de autoria de Chathoth (CHATHOTH, 2001);
• Os poucos modelos que utilizam municípios (cidades) como unidade de
análise são preponderantemente descritivos (BORGES e RUSCHMANN,
2004; BORGES; ZAINE e RUSCHMANN, 2006; CHAGAS e BRANDÃO,
2009; VIERA e HOFFMANN, 2009; MINGHETTI e MONTAGUTI, 2010;
PEREIRA, L. L., 2010; PEREIRA, L. L. e FERREIRA, 2011).
Uma exceção é o modelo desenvolvido para análise dos 65 municípios
indutores do turismo no Brasil (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b;
2010b; 2012a) e estudos dele derivados (JUSTA, 2008; JUSTA e FONTES
FILHO, 2008), que tratam de um índice agregado de competitividade;
141
• Embora haja modelos empíricos já publicados para análise de destinos
turísticos no Brasil (MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b; 2010b; 2012a)
(BORGES e RUSCHMANN, 2004; BORGES, ZAINE e RUSCHMANN,
2006; MAZARO, 2006;2007; 2009; JUSTA, 2008; JUSTA e FONTES
FILHO, 2008; MAZARO, 2008; MAZARO e VARZIN, 2008; CHAGAS e
BRANDÃO, 2009; VIERA e HOFFMANN, 2009; CERQUEIRA, 2010b;
2010a; PEREIRA, L. L., 2010; PEREIRA, L. L. e FERREIRA, 2011)
nenhum deles propõe-se ou baseia-se em um modelo do tipo explicativo ou
preditivo de competitividade turística.
Os modelos quantitativos mais complexos que utilizam análise multivariada de
dados e especificamente aqueles que incluem variáveis dependentes como medida da
competitividade turística e análises de causalidade ( como aqueles retratados no
Quadro 6 apresentado anteriormente) só começaram a ser desenvolvidos a partir de
2007, constituindo-se ainda em uma reduzida fração dos estudos da área e em um
campo de conhecimento em início de construção.
Fernández e Rivero (2010b, p.7) observam que apesar da abundante literatura
produzida sobre competitividade de destinos turísticos, trata-se de um tema que
oferece ampla gama de oportunidade de pesquisa.
Em vista da revisão da literatura apresentada nesta pesquisa, identificam-se alguns
dos gaps que se inserem nestas oportunidades. Estes gaps são destacados no Quadro 7
e relacionados às respectivas propostas associadas ao modelo desenvolvido na
presente pesquisa, no sentido de contribuir para a evolução do conhecimento na área.
O detalhamento das propostas destacadas no Quadro 7 é apresentado no próximo
capítulo que trata da metodologia de pesquisa adotada no presente estudo.
3. MÉTODO
Este capítulo descreve o método adotado no presente estudo. Inicialmente, é
apresentado o método de pesquisa, desenvolvendo-se em seguida as hipóteses do
modelo conceitual a partir da revisão da literatura. As escolhas metodológicas relativas
às definições da população do estudo, assim como os métodos de coleta e análise de
dados são então descritos, incluindo ao final uma discussão das limitações decorrentes
de tais escolhas.
142
Quadro 7. Gaps da literatura e propostas da Pesquisa de Tese
Fonte: Elaboração da autora
3.1 Objetivos
3.1.1 Objetivo Específico
A presente pesquisa tem por objetivo específico construir e testar um modelo
quantitativo que permita identificar os fatores que influenciam a competitividade
turística sustentável de destinos, assim como estimar seus efeitos sobre este construto
no contexto do turismo doméstico no Brasil e considerando municípios como unidade
de análise.
Adota-se uma visão sistêmica do setor de turismo e o conceito de competitividade
turística sustentável como construto central do modelo em concordância com Capra
(1996, p. 24) que defende a ideia de que “a partir do ponto de vista sistêmico, as
únicas soluções viáveis são as soluções ‘sustentáveis’”.
Para tal adapta-se à atividade do turismo a definição de competitividade global
sustentável proposta pelo Fórum Econômico Mundial (BLANKE et al., 2011;
BILBAO-OSORIO et al., 2012), aos conceitos de competitividade de um destino
turístico definido por Hassan (2000) e de sociedade sustentável defendido por Brown
(1981 apud CAPRA, 1996).
Gap na Literatura Proposta da Pesquisa
Não há teoria consolidadaContribuir discutindo o tema em domínio não existente -unidade de análise (municípios) e aplicabilidade (Brasil)
Maioria dos modelos fragmentados Modelo sistêmico integrativoMaioria dos modelos aborda a competitividade turística
nacional (Unidade de análise = País)
Modelo explicativo, testado empiricamente para municípios brasileiros de todos os tamanhos
Modelos empíricos: Unidades de análise geograficamente menores (países insulares, grupos de ilhas ou ilhas
isoladas)Modelos explicativos/preditivos: Unidade de análise =
paísesPoucos modelos utilizam municípios como unidade de
análise mas são descritivos
Nenhum modelos empíricos para destinos no Brasil é explicativo / preditivo
Só um dos modelos explicativos não é modificação de modelo de índice agregado internacional
Modelos só testados para destinos turísticos do exterior
Poucos estudos comparam destinos Comparar os 5.565 municípios brasileiros
Modelos não conciliam oferta e demanda turísticasDados secundários: oferta turística = variáveis
independentes + demanda turística = variáveis dependentes
143
Assim, define-se a competitividade turística sustentável como:
A capacidade de um destino de criar e integrar produtos turísticos de valor agregado que satisfaçam as necessidades de sua comunidade e de seus visitantes, mantendo a posição competitiva do destino no mercado de turismo sem diminuir as perspectivas das gerações futuras.
3.1.2 Objetivos Gerais
O presente projeto de pesquisa tem como objeto de estudo destinos turísticos
brasileiros, representados por municípios nos quais o turismo contribua de forma
efetiva para a economia local e, por conseguinte, possui os seguintes objetivos gerais:
i) Identificar os fatores determinantes da competitividade turística sustentável
no contexto brasileiro a partir da revisão da literatura sobre o tema;
ii) Delimitar as dimensões associadas a estes fatores que sejam capazes de
expressá-los quantitativamente adotando-se os municípios turísticos
brasileiros como definição de destino;
iii) Determinar indicadores de desempenho turístico que sejam aplicáveis ao
contexto do turismo doméstico no Brasil e capazes de explicar o desempenho
da atividade do turismo no nível de desagregação geográfica municipal,
expressando o conceito de competitividade turística de destinos no Brasil;
iv) Desenvolver um modelo matemático para mensuração da competitividade
turística sustentável de destinos no Brasil;
v) Esboçar o panorama atual do grau de competitividade turística de municípios
Brasil no contexto do turismo doméstico;
vi) Colaborar para o desenvolvimento de ferramentas que possam vir a ser
utilizadas como subsídio para o apoio à tomada de decisões estratégicas por
gestores públicos e privados associados à atividade turística nos municípios
brasileiros.
3.2 Perguntas da pesquisa
Desta forma, justifica-se o desenvolvimento do presente estudo buscando-se
responder as seguintes perguntas de pesquisa:
1) Quais os fatores que influenciam a competitividade turística sustentável de
destinos turísticos no Brasil?
144
2) Como dimensionar estes fatores considerando municípios como unidade de
análise de destino turístico e a atividade econômica do turismo doméstico no
país?
3) Como estes fatores estão relacionados com a competitividade turística
sustentável de forma a explicar o desempenho da atividade econômica turística
destes municípios?
3.3 Classificação da pesquisa
Na literatura pertinente das chamadas Ciências Sociais não se observa uma
tipologia única, ou mesmo uma uniformidade de critérios entre as existentes para
classificação das pesquisas acadêmicas conforme o delineamento adotado pelo
pesquisador em busca das respostas para os problemas de pesquisas em estudo
(RAUPP e BEUREN, 2003).
As diferenças verificadas nas propostas dos diversos autores que discutem o tema
não estão tanto na terminologia, mas na tipologia em si e na adoção de agrupamentos
– quanto à natureza, aos objetivos, aos procedimentos (em geral ou apenas de coleta
dos dados), ao objeto, aos fins e aos meios e às fontes de informação (RAUPP e
BEUREN, 2003).
Quanto à abordagem geral do problema, a presente pesquisa pode ser considerada
como quantitativa, uma vez que utiliza instrumentos estatísticos tanto para coleta
quanto para tratamento dos dados (RAUPP e BEUREN, 2003).
Segundo a tipologia sugerida por Santos (2006) as pesquisas científicas podem se
classificadas segundo as fontes e os procedimentos de coleta de dados correspondente
como: de campo (surveys ou levantamentos), de laboratório (pesquisa experimental) e
bibliogáfica.
Para responder as três perguntas de pesquisas formuladas no presente estudo,
propõe-se coletar dados secundários dos municípios brasileiros para uso como
indicadores do modelo de competitividade turística proposto. E desta forma, segundo
esta tipologia sugerida por Santos (2006) quanto às fontes e ao procedimento de
coleta de dados a presente pesquisa é uma pesquisa bibliográfica e documental.
Adotando-se a perspectiva de Malhotra (2006, p. 99), segundo a qual de forma
mais ampla as pesquisas podem ser classificadas como exploratórias ou conclusivas, a
presente pesquisa trata-se de um estudo conclusivo uma vez que tem como objetivo
145
testar hipóteses e examinar relações específicas por meio de análise quantitativa de
dados.
Ainda segundo este mesmo autor, as pesquisas conclusivas podem ser descritivas
ou causais, sendo estas últimas utilizadas para obter evidências de causas e efeitos
(MALHOTRA, 2006, p. 108). Sob esta perspectiva, propõe-se desenvolver no
presente estudo uma pesquisa causal com hipóteses formuladas a priori, o que
segundo o autor já é um motivo suficiente para que a pesquisa deixe de ser
considerada exploratória.
Segundo Malhotra (2006, p. 100), as pesquisas conclusivas são geralmente mais
formais e estruturadas (que as pesquisas exploratórias), baseando-se em amostras
grandes e representativas, sendo os dados obtidos sujeitos a análise quantitativa. Tais
pesquisas podem ainda ser subdivididas em dois tipos: descritivas e causais.
As pesquisas conclusivas causais têm por objetivo obter evidências relativas às
relações de causa e efeito. Por sua vez, as pesquisas conclusivas descritivas podem ter
concepção transversal (múltipla ou simples) ou longitudinal, dependendo se a coleta
de dados para cada amostra analisada é feita de uma só vez ou repetidamente ao longo
do tempo (MALHOTRA, 2006).
No entanto, as tipologias de pesquisa são bem críticas e restritivas a classificar
uma pesquisa em ciências sociais como causal (BAGOZZI, YI e PHILLIPS, 1991),
constituindo-se unanimidade apenas os estudos com experimentações embora autores
como (EDWARDS e BAGOZZI, 2000; BYRNE, 2001; BOLLEN e PEARL, 2013)
defendam o uso de dados não experimentais em modelos causais, dadas as
dificuldades nesta área em se alcançar o rigor necessário para conduzir experimentos.
Neste sentido, como a presente pesquisa adota a coleta de dados secundários
transversal e o método de análise multivariada destes dados por modelagem de
equações estruturais, pode ser classificada de forma mais conservadora como uma
pesquisa conclusiva descritiva de concepção transversal, ainda que apresente também
elementos causais já que propõe claramente uma direção para as relações entre os
construtos teóricos no modelo analítico que apresenta.
3.4 Unidade de análise
Como já ressaltado na revisão bibliográfica (Capítulo 2), uma pesquisa de
mensuração da competitividade de um destino turístico pode adotar dois níveis de
146
abordagem distintos, conforme a unidade de análise escolhida pelo pesquisador:
assumindo como foco o destino turístico em si ou as empresas do sistema de turismo
deste destino (CLAVER-CORTÉS, MOLINA-AZORÍN e PEREIRA-MOLINER,
2007).
Neste sentido, adota-se na presente pesquisa uma visão sistêmica da
competitividade turística com foco no destino.
Por destino (turístico) adota-se a definição de Valls (2006, p. 15) que o
compreende como “um espaço geográfico homogêneo, com características comuns,
capaz de suportar objetivos de planejamento” associado, portanto, a “qualquer unidade
territorial que tenha vocação de planejamento e possa dispor de certa capacidade
administrativa para desenvolvê-la”.
No entanto, também como discutido na revisão bibliográfica (Capítulo 2), tal
conceito pode englobar diversas extensões territoriais, tais como um ou mais países,
uma ou várias regiões geográficas, estados ou sub-regiões, um grupo de municípios,
um único município, lugares ou comunidades (VALLS, 2006, p.15).
Esta pesquisa propõe-se a analisar a competitividade sustentável de destinos
turísticos brasileiros adotando os municípios como unidade de análise.
Apesar das desvantagens no que se refere à indisponibilidade em geral de
estatísticas confiáveis para este nível de estratificação geográfica, sobretudo no Brasil,
entende-se que uma vez que tanto o planejamento quanto a distribuição orçamentária
pública da atividade de turismo no país, ocorram igualmente no nível municipal, esta
opção representa a alternativa mais próxima da realidade dos tomadores de decisões
estratégicas na busca pela melhoria da competitividade turística do destino de forma
sustentável (DE OLIVEIRA e ZOAUIN, 2012), objeto principal do modelo proposto.
Outra justificativa para esta escolha é por ser justamente no nível local o maior
impacto do turismo enquanto atividade econômica (BRAM, 1995; DEITZ, 2004; DOS
SANTOS e WANDERLEY, 2009).
Dos Santos e Wanderley (2009) ilustram este ponto citando o caso da cidade de
Nova Iorque e o estudo de Bram (1995) cujos resultados apontam que, no período
entre 1977 e 1994, o crescimento das atividades turísticas foi seis vezes maior do que
o correspondente para a cidade como um todo, permitindo ao município manter seu
status de economia eminentemente exportadora mesmo com o declínio da indústria
local.
147
3.5 Delimitação da População
Em estatística a população “é o agregado, ou soma, de todos os elementos que
compartilham algum conjunto de características comuns que compreende o universo
para o problema de pesquisa” (MALHOTRA, 2006).
Uma vez que a presente pesquisa adota os municípios brasileiros como unidade de
análise, o universo do problema de pesquisa é composto pelo conjunto de 5.565
municípios existentes no País, segundo o último Censo demográfico, realizado em
2010 (IBGE, 2011c).
Um município é uma “divisão administrativa de estados − ou divisão territorial de
determinados países − distrito ou região, com autonomia administrativa e constituído
de órgãos político-administrativos próprios” (HOUAISS, 2009).
No Brasil os municípios constituem as unidades autônomas de menor hierarquia
na organização político-administrativa do País e a localidade onde está sediada a
Prefeitura Municipal tem a categoria de Cidade. Os municípios integram a federação
brasileira e possuem autonomia político-administrativa e financeira conforme Artigos
1º e 18 da Constituição Federal Brasileira de 1988 (KLERING et al., 2011).
Os municípios brasileiros surgem sempre do território de outro município já
existente, por meio de quatro tipos de atos administrativos – desmembramento,
anexação, incorporação e fusão – sendo a emancipação do distrito a forma usual de
criação (IBGE, 2011b). Conforme estabelecido pelo Art. 18, Parágrafo 4º. da
Constituição Federal Brasileira de 1988, tais atos são feitos por lei estadual,
dependendo de consulta prévia, mediante plebiscito às populações envolvidas e após
divulgação dos Estudos de Viabilidade Municipal (SENADO FEDERAL, 2012).
Nos últimos 20 anos houve um aumento considerável das emancipações conforme
poder ser observado pela Figura 42.
De 1988 até 2009, foram emancipados 1.383 municípios e o total saltou de 4.182
para os 5.565, existentes em 2010. Só no período entre 1991 e 2000 foram
emancipados 1.016 municípios que representaram um acréscimo de 18% no total
nacional (SILVA e LIMA, 2011).
A análise dos últimos 58 municípios emancipados (entre 2000 e 2010) revela que
eles têm poucos habitantes (em 51, ou seja, 88% do total, a população é inferior a
6.000 moradores) e altíssima dependência de repasses da União em 29 deles mais da
148
metade da receita é proveniente do Fundo de Participação dos Municípios - um
sistema de tributos partilhados que favorece particularmente os municípios mais
pobres sem chance de sobrevivência sem este tipo de repasse (LEAL, 2009).
Figura 42. Evolução do número de municípios no Brasil
Fonte: SILVA e LIMA (2011, p.19).
Na verdade, a partir de janeiro de 2013, o País passou a ter um total de 5.570
municípios, com a oficialização de mais cinco municípios que já haviam tido as
primeiras eleições municipais em 2012 e que embora já tivessem sido criados desde os
anos 90 não haviam sido instalados administrativamente (CASTRO, 2013).
Naturalmente nem todos os municípios do País possuem a chamada “vocação
turística”, ou tecnicamente falando uma oferta turística que torne a atividade relevante
para a economia local.
Neste sentido, os municípios que se enquadram neste subgrupo – denominados
nesta pesquisa como “municípios turísticos” - representam em tese a subpopulação
dos municípios turísticos brasileiros, ou seja, a população-alvo da presente pesquisa.
Desta forma, um dos desafios da pesquisa em questão é delimitar um subgrupo
que possa representar os chamados municípios turísticos, extraídos da população total
dos 5.565 municípios brasileiros, existentes no País em 2010.
Como observado por de Almeida (2006, p. 11;2009, p. 541) a expressão potencial
turístico - assim como aptidão ou vocação turística, tidas como equivalentes - sofreu
uma vulgarização no Brasil permeando não apenas os discursos político e publicitário
mas até mesmo o meio acadêmico, ainda que sejam desprovidos de qualquer sentido
concreto.
149
A partir da análise dos resultados obtidos através de um estudo de casos múltiplos
com municípios de turismo de lazer do estado de São Paulo, o autor (DE ALMEIDA,
2009, p.557) propõe que o potencial turístico de um município:
“pode ser entendido como a existência de condições objetivas favoráveis da oferta turística, dos aspectos normativo-institucionais e de outros fatores complementares capazes de viabilizar, por meio do adequado planejamento, uma exploração turística sustentável destinada a satisfazer uma demanda atual ou latente.”
Se nem mesmo a conceituação de potencial turístico (vocação ou aptidão) é
disseminada no País, logicamente também não há uma definição inequívoca de quais
os municípios comporiam o grupo de municípios turísticos brasileiros, ou seja, a
amostra de interesse da presente pesquisa.
Uma das alternativas práticas para delimitação deste grupo seria selecioná-los pela
importância econômica relativa da atividade de turismo sobre a economia municipal,
em outras palavras, pela representatividade da parcela do chamado “PIB turístico” no
PIB municipal.
Tal alternativa esbarra na já citada indisponibilidade de dados de mensuração de
impactos socioeconômicos da atividade no Brasil (OLIVEIRA, F. M. D. 2008, p. 178),
e mais ainda, em se tratando deste nível de desagregação municipal.
Dos Santos e Wanderley (2009) analisaram a distribuição dos municípios que
dispunham de algum roteiro turístico utilizando os dados do Plano Nacional do
Turismo (PNT) elaborado para o período entre 2003 e 2007 (MTUR, 2003).
Os dados levantados por estes autores (DOS SANTOS e WANDERLEY, 2009)
para os 5.564 municípios existentes no País até 200969 são reproduzidos na Tabela 1 e
indicam que os municípios com roteiros turísticos são também os mais populosos.
Tabela 1. Distribuição dos municípios brasileiros com roteiro turístico (2009)
Fonte: (DOS SANTOS e WANDERLEY, 2009, p. 8).
69 Em janeiro de 2009 com a instalação do município de Nazária - Piauí, o País chegou ao total de 5.565 que permanecem até a presente data (LEAL, 2009).
150
Os resultados obtidos por Dos Santos e Wanderley (2009, p. 30) indicam também
que os municípios “mais turísticos” – qualquer que seja a classificação adotada -
tendem a apresentar maior PIB e receita per capitas do que os municípios não
classificados como tal.
Na verdade, o número de estudos econômicos e estatísticas produzidas sobre o
turismo no Brasil é reduzido como um todo e são escassas as informações sobre o
impacto socioeconômico da atividade (OLIVEIRA, F. M. D., 2008, p. 178), sobretudo
com detalhamento de informações para o nível municipal.
Uma rara exceção de estudos disponíveis especialmente para este fim são os
destinados à produção de indicadores para o mercado de trabalho no setor, elaborados
desde 2004 pelo IPEA em parceria com o MTur (ÁRIAS, 2004; 2006; 2008c; 2008b;
IPEA, 2008; 2011) para desenvolvimento do chamado Sistema de Ocupações
Turísticas do Brasil (SIMT).
Os resultados destes estudos sugerem a existência de um grupo específico de
atividades econômicas, incluídas nas chamadas Atividades Características do Turismo
(ACTs) definidas pela OMT, denominado como ‘núcleo das Atividades Características
do Turismo’ (núcleo das ACTs) e que abrangem as atividades que atendem
essencialmente os visitantes - não sendo, portanto, compartilhadas com os residentes
(IPEA, 2011). Este grupo é formado pelas atividades correspondentes a alojamentos e
agências de turismo.
Assim, propõe-se na presente pesquisa restringir a subpopulação que será usada
para testar empiricamente o modelo proposto aos municípios que não apresentem
valores nulos para as estatísticas RAIS correspondentes ao total de empresas e
empregos (ocupações formais) anuais das atividades econômicas agências de viagens
( Classe 79112 na CNAE 2.0) e do grupo Alojamento - classes CNAE 2.0 códigos
55108 (Hotéis e similares) e 55906 (outros tipos de alojamento não especificados
anteriormente) (MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO, 2012).
A aplicação deste filtro resulta em uma subpopulação com 1.007 municípios, que
representam aqueles em que existe pelo menos uma empresa e um trabalhador com
vínculo formal nestas duas atividades econômicas.
A aplicabilidade direta desta subpopulação para testar empiricamente o modelo
proposto é discutida na Seção 3.9, que apresenta os tratamentos e análises dos dados
coletados.
151
3.6 Construção das Hipóteses e do Modelo teórico inicial
A construção das hipóteses constitui o segundo passo em uma pesquisa científica,
após a formulação do problema e das perguntas da pesquisa.
Uma hipótese pode ser entendida como uma “suposta resposta ao problema a ser
investigado”, representando uma proposição do estudo que será aceita ou rejeitada
após ser devidamente testada empiricamente (GIL, 1999, p.60). Ou seja, é “uma
afirmação ou proposição não comprovada a respeito de um fator ou fenômeno que é de
interesse para o pesquisador” (MALHOTRA, 2006, p.74).
Neste sentido, comparativamente às perguntas (ou questões) da pesquisa as
hipóteses aprofundam o problema de investigação do estudo “porque são afirmações
de relações ou proposições” e enquanto aquelas são, por natureza, interrogativas, “as
hipóteses são declarativas e podem ser testadas empiricamente” (MALHOTRA, 2006,
p.74).
Como observado por Goode e Hatt (1975, p. 77) as hipóteses devem ser
formuladas no início de qualquer investigação e não precisam ser muito específicas no
início do projeto, quando então são denominadas hipóteses de trabalho, uma vez que
são sujeitas à modificação no decorrer da investigação em si.
Para que uma hipótese seja considerável aplicável a uma pesquisa científica deve
apresentar como características (GOODE e HATT, 1975; GIL, 1999):
a) ser conceitualmente clara;
b) ter referências empíricas;
c) ser específica;
d) ser parcimoniosa;
e) ser relacionada com técnicas disponíveis; e,
f) estar relacionada com uma teoria.
Gil (1999) classifica as hipóteses em três tipos: i) casuísticas; ii) que se referem à
frequência de acontecimentos; e, iii) que estabelecem relações entre variáveis,
indicando ou não a natureza desta relação.
As hipóteses consideradas na presente se pesquisa se enquadram no último grupo
e buscam verificar relações de causalidade entre variáveis tratando, portanto, de
hipóteses de relações causais (ou simplesmente, hipóteses causais), as quais se
caracterizam por envolver variáveis independentes (ou que se supõe influenciar outras
variáveis) e dependentes (influenciadas pelas independentes).
152
Os conceitos que o pesquisador pode definir teoricamente, mas não medir
diretamente, representam variáveis latentes ou não observáveis e são denominados
construtos (HAIR JR. et al., 2005, p. 467; 2009, p. 604).
Os construtos podem ser definidos em diversos graus de especificidade, variando
de conceitos diretos e objetivos aos conceitos subjetivos e complexos.
Para Hair Jr. et al. (2005, p. 467) os construtos podem ser considerados a base
para a formação de relações causais, uma vez que são a “mais pura” representação
possível de um conceito.
No entanto, como observado por Edwards e Bagozzi (2000) como são termos
abstratos que se propõem a representar fenômenos reais, os construtos representam
uma perspectiva realista crítica uma vez que o pesquisador reconhece que tais
fenômenos não podem ser analisados diretamente ou com exatidão tanto pelos erros de
mensuração associados quanto pela lente epistemológica imperfeita oferecida pelos
construtos.
Os construtos são classificados como endógenos ou exógenos, dependendo do
tipo de variável ao qual estão associados no modelo proposto.
Os construtos endógenos estão associados às variáveis dependentes (ou de
resultado) em pelo menos uma relação causal prevista no modelo proposto pelo
pesquisador. Enquanto os construtos exógenos são relacionados às variáveis
independentes, que atuam como preditores ou “causas” para outros construtos ou
variáveis do modelo (HAIR JR. et al., 2005, p. 467).
Para responder a terceira pergunta de pesquisa formulada no presente estudo, quer
seja para determinar quais são os fatores que influenciam a competitividade turística
sustentável dos municípios turísticos no Brasil, expressos em forma de construtos
teóricos e, como eles estão relacionados entre si de forma a explicar o desempenho da
atividade turística local, além da identificação em si destes fatores é mister pressupor
também a direção destas relações (EDWARDS e BAGOZZI, 2000).
Como ressaltado por Mackenzie (2003, p. 325) a definição consistente dos
construtos pressupostos é essencial para evitar os problemas de deficiência e
contaminação das medidas a eles associadas, os quais levam muitas vezes a erros de
especificação do modelo e a dúvidas em relação à credibilidade das hipóteses.
Segundo Churchill (CHURCHILL JR, 1979), a primeira etapa para o
desenvolvimento de melhores medidas em pesquisas quantitativas envolve justamente
153
a especificação do domínio conceitual do construto, quer seja o que está incluído e
excluído em sua definição.
MacKenzie (2003) alerta sobre o perigo representado por uma má conceituação
dos construtos centrais dos modelos de mensuração, o que pode inclusive
comprometer todo o esforço de uma pesquisa quantitativa.
Para evitar o problema, o autor (MACKENZIE, 2003, p. 325-326) recomenda a
adoção de um processo de quatro etapas a fim de se conceituar adequadamente os
construtos do modelo conceitual:
1. Definir cuidadosamente os construtos de interesse do modelo;
2. Desenvolver medidas que representem adequadamente os construtos
definidos;
3. Avaliar cuidadosamente o tipo de relações entre os construtos definidos e as
medidas selecionadas para representá-los - quer seja se os construtos devem
ser modelados a partir de indicadores reflexivos ou formativos - e no caso de
construtos conceituados de forma mais abstrata envolvendo subdimensões
diversas, avaliar não apenas as relações entre as subdimensões de primeira
ordem e os construtos de segunda ordem medidos por elas;
4. Definir o domínio conceitual dos construtos e o modelo teórico de
mensuração apropriado.
Desta forma, procura-se aqui definir cada um dos construtos propostos seguindo
as sugestões deste autor (MACKENZIE, 2003), quer seja: a) especificando o conceito
básico associado ao construto; b) em termos não ambíguos; c) de forma consistente
com as pesquisas anteriores sobre o tema em estudo, e; d) claramente distinguindo um
construto do outro.
Nominalmente, os construtos exógenos propostos no modelo do presente estudo
são respectivamente definidos como:
1. Infraestrutura de Turismo do destino:
Este construto representa os componentes da oferta turística relacionados à
chamada superestrutura turística, que por definição inclui as instalações
construídas no destino basicamente com o objetivo de apoiar a visitação e a
estadia dos visitantes (GOELDNER e RITCHIE, 2009, p. 335), ou seja,
recursos disponibilizados no destino para atender às necessidades básicas dos
turistas (OMT, 2003b, p. 247).
154
Inclui-se neste construto, portanto, os recursos relacionados à infraestrutura de
acesso ao município turístico ( como a infraestrutura viária e de transportes)- e
de hospedagem local (como hotéis e similares e demais opções de alojamento);
2. Infraestrutura de Tecnologias da Informação e de Comunicação (TICs) do
destino:
Construto que representa os recursos tecnológicos disponibilizados no
município para atender às necessidades de acesso à informação e de
comunicação no local, tais como equipamentos e serviços de telefonia fixa e
móvel, internet, energia elétrica e redes de televisão;
3. Educação do destino:
Construto que reflete o grau de escolaridade da comunidade receptora dos
turistas (população do município) e a qualidade geral do sistema de educação
local;
4. Desenvolvimento Socioeconômico do destino:
Construto que reflete o grau de desenvolvimento socioeconômico do destino,
por conseguinte, relacionado à qualidade de vida da população, medida por
indicadores de saúde pública, distribuição de água potável, IDH e segurança
pública, por exemplo;
5. Patrimônio e Cultura do destino:
O construto reflete os recursos disponíveis no município em forma de atrativos
turísticos considerados patrimônios naturais (ou ambientais), culturais e
históricos assim como atrações culturais de interesse turístico.
Adota-se como definição de patrimônio o conceito proposto no âmbito
nacional em parceria pelos Ministérios do Turismo (MTur) e da Cultura
(MinC) e o Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional (IPHAN)70.
Ou seja: “considera-se patrimônio histórico e cultural os bens de natureza
material e imaterial que expressam ou revelam a memória e a identidade das
populações e comunidades” (MTUR, 2010c, p. 16) do município.
São bens materiais comumente transformados em atrações turísticas:
“arquivos, edificações, conjuntos urbanísticos, sítios arqueológicos, ruínas, museus, arquivos, edificações, conjuntos urbanísticos e manifestações como música, gastronomia, artes visuais e cênicas, festas e celebrações” (MTUR, 2010c, p. 17).
70 http://www.iphan.gov.br. Criado em 1937, é uma autarquia vinculada ao Ministério da Cultura, que tem a missão de preservar o patrimônio cultural brasileiro.
155
6. Preservação ambiental do destino:
Construto que inclui medidas adotadas localmente que contribuem para a
preservação do meio ambiente do município tais como a existência e a
qualidade do sistema de esgotamento sanitário e de saneamento básico, de
coleta seletiva de resíduos, recuperação de recicláveis além da densidade
populacional e da taxa de crescimento populacional.
A correspondência entre os construtos exógenos propostos neste modelo com os
observados nos principais modelos de mensuração da competitividade de destinos
turísticos, discutidos na revisão de literatura apresentada (Capítulo 2), é ilustrada no
Quadro 8.
Quadro 8. Correspondência entre os construtos exógenos do modelo proposto e nos modelos de competitividade de destinos turísticos da revisão da literatura
Modelo Teórico Incidência da relação em Modelos da Revisão de Literatura
1. Infraestrutura de Turismo
Recursos de apoio e criados: Crouch-Ritchie (CROUCH e RITCHIE, 1995a,1999; RITCHIE e CROUCH, 2000,2003); Dwyer e Kim (DWYER e KIM, 2003b, 2003a; DWYER et al., 2004). (Desenvolvimento da) Infraestrutura: Competitiveness Monitor (CM) - WTTC turística (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007) Infraestrutura viária e infraestrutura turística: (WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011) (Desenvolvimento da) Infraestrutura: CM-WTTC modificado por MAZANEC; WÖBER e ZINS (2007) Ambiente de negócios e infraestrutura:WEF Modificado por Mazanec e Ring (2011)
Construto Infraestrutura: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b)
Ambiente de negócios e infraestrutura: (WU, LAN e LEE, 2012)
2. Infraestrutura de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) do destino
Indicador de Tecnologia (ou de avanço tecnológico): Competitiveness Monitor (CM) - WTTC (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007) Indicador de Telecomunicações: CM-WTTC modificado por MAZANEC, WÖBER e ZINS (2007) Infraestrutura de Tecnologias da Informação e de Comunicação (TIC): (WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011) Ambiente de negócios e infraestrutura: WEF Modificado por Mazanec e Ring (2011) Construto Infraestrutura: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b) Ambiente de negócios e infraestrutura: (WU, LAN e LEE, 2012)
3. Desenvolvimento Socioeconômico do destino
Indicadores Social e Infraestrutura: Competitiveness Monitor (CM) - WTTC (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007) Fator Competitividade Social: CM-WTTC modificado por MAZANEC, WÖBER e ZINS (2007) Indicador Qualidade de Vida: Dwyer e Kim (DWYER e KIM, 2003b, 2003a; DWYER et al., 2004) Fator Aspectos Sociais: MTur, SEBRAE e FGV (2008; 2009; 2010)
Indicador Saúde e Higiene: (WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011)
Construto Infraestrutura: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b)
156
Modelo Teórico Incidência da relação em Modelos da Revisão de Literatura
4. Educação do destino
Indicador de RH: Competitiveness Monitor (CM) - WTTC (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007) Indicador Educação: CM-WTTC modificado por MAZANEC, WÖBER e ZINS (2007)
5. Patrimônio e Cultura do destino
Apelos primários e atratores: Cultura e História, mix de atividades (turísticas), eventos especiais e entretenimento (CROUCH e RITCHIE, 1995a, 1999; RITCHIE e CROUCH, 2000,2003) Fator Patrimônio e Cultura: Monitor de Competitividade - WTTC modificado por MAZANEC; WÖBER e ZINS (2007) Pilar Recursos Culturais: (WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011) Indicador Recursos Culturais: WEF Modificado por Mazanec e Ring (2011)
Indicador Recursos Culturais: (WU, LAN e LEE, 2012)
6. Preservação ambiental do destino
Fator ‘Apelos primários e atratores’ (Fisiografia e Clima) e dos Determinantes qualificadores e amplificadores (Capacidade de carga): (CROUCH e RITCHIE, 1995a, 1999; RITCHIE e CROUCH, 2000, 2003) Capacidade de carga: (DWYER e KIM, 2003b, 2003a; DWYER et al., 2004; DWYER, MELLOR et al. (2004) Indicador ambiental: Competitiveness Monitor (CM) - WTTC turística (MILLER, 2007; GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005) Preservação ambiental: Monitor de Competitividade - WTTC modificado por MAZANEC, WÖBER e ZINS (2007) Pilares Regulamentação ambiental e Recursos naturais (volume de emissão de CO2, Áreas de Proteção Ambiental e conscientização ambiental do empresariado), Priorização do governo ao turismo sustentável (sustentabilidade ambiental): (WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011)
Construto Meio Ambiente: (ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b)
Indicador Sustentabilidade Ambiental (Fator Sistema de Regulamentação): (WU, LAN e LEE, 2012)
Fonte: Elaboração da autora
Já com relação aos construtos endógenos finalísticos propõe-se medir pela o
volume de empregos (ocupações turísticas) formais e salários anuais respectivos
pagos.
E finalmente, para representar o fluxo turístico direcionado ao destino propõe-se a
utilização de indicadores relacionados aos modais rodoviário e aéreo, de maior
relevância para o sistema de transporte de passageiros no Brasil, comparativamente
aos modais ferroviários e fluviais.
A correspondência entre os construtos endógenos propostos neste modelo com os
observados nos principais modelos de mensuração da competitividade de destinos
turísticos discutidos na revisão de literatura apresentada (Capítulo 2) é discutida
posteriormente na seção 3.8, assim como as descrições detalhadas dos indicadores
(variáveis observadas) propostos para o modelo e o tipo de relação com os respectivos
construtos exógenos e endógenos definidos.
157
Definidos os construtos adotados no modelo teórico proposto é finalmente
possível elaborar as hipóteses a eles associadas e que serão testadas empiricamente a
fim de responder as perguntas da presente pesquisa e validar este modelo.
Em relação à direção da causalidade entre estes construtos e o macroconstruto
central Competitividade Turística Sustentável, o modelo pressupõe que os construtos
exógenos sejam ligados formativamente ao macroconstruto – ou seja, como causas, no
sentido de que a competitividade turística sustentável é compreendida como formada
ou induzida por estes construtos (EDWARDS e BAGOZZI, 2000) – e que os
construtos endógenos estejam relacionados a este macroconstruto reflexivamente,
representando assim reflexões ou manifestações da competitividade turística
sustentável dos municípios.
Tais proposições alinham-se com as sugeridas nos modelos explicativos e
preditivos de competitividade turística de destinos discutidos na revisão da literatura
(subseção 2.4.3) e sumarizados no Quadro 6 (seção 2.5), embora como pode ser
verificado naquele Quadro (linha Natureza da correlação) não há unanimidade entre os
autores na decisão sobre o uso de relações formativas ou reflexivas, sendo ambas
justificadas nos respectivos estudos.
O Quadro 9 descreve as nove hipóteses ilustradas na Figura 43.
Quadro 9. Hipóteses do Modelo Teórico proposto
Hipótese Descrição
H1 A INFRAESTRUTURA DE TURISMO de um destino tem influência positiva na
COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H2 A INFRAESTRUTURA de TICs de um destino tem influência positiva na
COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H3 A EDUCAÇÃO da população de um destino tem influência positiva na
COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H4 O DESENVOLVIMENTO SOCIOECONÔMICO de um destino tem influência positiva na COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H5 O PATRIMÔNIO & a CULTURA de um destino tem influência positiva na
COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H6 A PRESERVAÇÃO AMBIENTAL de um destino tem influência positiva na
COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL deste destino
H7 A COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL tem influência positiva no
volume de EMPREGOS TURÍSTICOS deste destino
H8 A COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL tem influência positiva no
montante de SALÁRIOS PAGOS em empregos turísticos deste destino
H9 A COMPETITIVIDADE TURÍSTICA SUSTENTÁVEL tem influência positiva no
FLUXO TURÍSTICO direcionado a este destino Fonte: Elaboração da autora
158
3.7 Coleta de dados
Ao optar por delimitar a população de estudo como sendo o conjunto dos 5.565
municípios brasileiros existentes em 2010, naturalmente a presente pesquisa direciona-
se ao uso de dados secundários considerando-se a inviabilidade de uma coleta de
dados primários para este tamanho de amostra com os recursos disponíveis (tanto em
termos do custo quanto do tempo necessários para a coleta).
Para tal a pesquisa adota dois tipos de fontes secundárias para coleta de dados,
que apresentam este nível de cobertura: os chamados registros estatísticos e
administrativos.
Malhotra (2006) classifica os dados secundários em dois grandes grupos: internos
e externos, dependendo se são utilizados ou não pela mesma organização que os
gerou. Neste sentido, os dados secundários utilizados na presente pesquisa podem ser
classificados como dados externos uma vez que foram produzidos por organizações
públicas e não governamentais do Brasil e divulgados por meio de publicações e
bancos de dados computadorizados.
O Quadro 10 apresenta um resumo das fontes secundárias utilizados para coleta
de dados na presente pesquisa, destacando a instituição responsável pela pesquisa
original e seu vínculo com a administração pública e instituições não governamentais
(ONG) e privadas, assim como a natureza dos registros, classificados como estatísticos
ou administrativos.
Quadro 10. Fontes secundárias utilizadas para coleta de dados na pesquisa
Fonte: Elaboração da autora
Instituição Vínculo - Organização Tipo dos Registros
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)Público (Ministério do Planejamento, Orçamento e
Gestão)Estatísticos
Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental (SNSA) Público (Ministério das Cidades) Estatísticos
Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA)Público (Secretaria de Assuntos Estratégicos da
Presidência da República)Estatísticos
Observatório Regional Base de Indicadores de Sustentabilidade (ORBIS)
Organização privada (Confederação Nacional da Indústria - CNI)
Estatísticos
Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET) Público (Ministério do Trabalho e Emprego - MTE) Administrativos
Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) Público (Ministério dos Transportes) Administrativos
Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC)Público (Secretaria de Aviação Civil da Presidência da
República)Administrativos
Secretaria do Tesouro Nacional (STN) Público (Ministério da Fazenda) Administrativos
Sistema Único de Saúde do Brasil (DATASUS) Público (Ministério da Saúde) Administrativos
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (INEP) Público (Ministério da Educação - MEC) Administrativos
Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional (IPHAN) Público (Ministério da Cultura - MinC) Administrativos
159
O detalhamento das fontes associadas a estes registros é apresentado na série de
Quadros do Anexo 2.
Os registros estatísticos coletados foram produzidos diretamente por diversos
Ministérios Públicos Federais do Brasil e por instituições de pesquisa a eles associadas
(como IBGE e IPEA71, por exemplo), além de organizações de regulamentação e
controle de segmentos de concessões públicas - como os setores de transportes
rodoviário (ANTT) e aéreo (ANAC e INFRAERO).
Todos os registros administrativos adotados como fontes de dados na presente
pesquisa são produzidos por instituições públicas, associadas aos diversos Ministérios
Públicos Federais do Brasil, tais como a RAIS e o CAGED (do Ministério do Trabalho
e Emprego, por exemplo), o DATASUS (do Ministério da Saúde), o INEP (do
Ministério da Educação), o SNIS (do Ministério das Cidades) e o Sistema FINBRA
(do Ministério da Fazenda).
A principal diferença entre os registros administrativos e os estatísticos está no
grau em que os estatísticos controlam a formulação e os procedimentos de coleta dos
dados com vistas a obter um resultado estatístico desejado (FERREIRA, 2008, p. 85)
Zacharias (2003, p.6), define um registro administrativo público como aquele
resultante:
“de necessidades fiscais, tributárias ou outras, criado com a finalidade de viabilizar a administração ou operacionalização de programas de governo ou, ainda, para fiscalizar e controlar o cumprimento de obrigações legais por parte de determinados segmentos da sociedade”.
A autora alerta que a utilização para fins estatísticos requer uma avaliação
cuidadosa da “sua base conceitual, classificatória e de referência temporal”
(ZACHARIAS, 2003, p. 6), ponto defendido por diversos autores que também
discutem o uso destes registros em pesquisas acadêmicas, apontando as vantagens e
desvantagens desta opção metodológica (BRACKSTONE, 1987; SENRA, 1996;
FERREIRA, 2008).
Dentre as vantagens apontadas por estes autores (SENRA, 1996; ZACHARIAS,
2003; FERREIRA, 2008), foram decisivas para viabilizar a escolha deste tipo de dado
secundário na presente pesquisa:
• Baixo custo (praticamente zero) e a eficiência do levantamento para o
pesquisador;
71 Mais especificamente, através da base Ipeadata regional (www.ipeadata.gov.br/).
160
• Disponibilidade de informações para unidades de menor porte, permitindo o
mapeamento das menores desagregações espaciais, como no caso dos
municípios - que são objeto de estudo da presente pesquisa.
Os registros administrativos ainda são pouco estudados e sua utilização como
informação estatística ainda é muito incipiente, ainda o uso para subsidiar diversas
pesquisas venha crescendo mais recentemente (FERREIRA, 2008).
Algumas observações se fazem necessárias quanto ao uso dos registros
administrativos da Pesquisa RAIS como Proxy para três medidas distintas - número
de empresas, de empregos e de salários pagos na atividade turísticas dos municípios.
A RAIS é um registro administrativo, de âmbito nacional, periodicidade anual e
declaração obrigatória para todos os estabelecimentos (empresas e empregadores
formais), inclusive aqueles que não registraram vínculos empregatícios no ano de
exercício correspondente ao da coleta de dados.
Estão disponíveis duas bases de dados distintas, cobrindo o período após 1985 e
denominadas RAIS Trabalhadores e RAIS Estabelecimentos - ambas utilizadas para
coleta de dados da presente pesquisa conforme discutido posteriormente na subseção
3.8 (subseções 3.8.1.1, 3.8.2.1 e 3.8.2.2).
A base RAIS Trabalhadores é organizada em nível do vínculo empregatício e
contém todos os vínculos declarados ativos e não ativos em 31 de dezembro do ano-
base. Enquanto a base RAIS Estabelecimentos é organizada em nível das empresas
(estabelecimentos), contendo tanto aqueles com vínculo empregatício declarado
quanto os estabelecimentos sem vínculo informado no exercício (RAIS negativa).
Árias (2004, p. 7) destaca que apesar da RAIS não ser considerada formalmente
como um levantamento de natureza estatística, tem sido um objeto de consulta cada
vez mais frequente entre os estudiosos do mercado de trabalho formal no Brasil.
O autor atribui esta tendência a diversos pontos positivos decorrentes da evolução
da base. No caso específico do estudo do mercado de turismo, duas destas razões são
particularmente atrativas para a escolha da RAIS como fonte de dados secundários
para o presente projeto de pesquisa (ÁRIAS, 2004, p. 7):
a) A facilidade de consulta aos dados levantados, com desagregações até o nível
municipal e subsetores de atividade econômica; e,
b) Amplo conteúdo e grande estabilidade ao longo do tempo das variáveis e
códigos de localização (região, estado e município);
161
É importante ressaltar que se por um lado a coleta de dados a partir de registros
secundários pode ser considerada mais simples do que mediante qualquer
procedimento direto, por outro lado exige um plano de pesquisa bem elaborado que
indique claramente a natureza dos dados a serem obtidos, assim como a identificação
das fontes mais adequadas para os objetivos da pesquisa (GIL, 1999, p. 59).
Neste sentido, alguns cuidados específicos foram tomados na etapa de coleta de
dados da pesquisa, a saber:
i) Construção de um dicionário detalhado dos dados coletados: indicando
descrição original do dado coletado, fonte primária e formato de acesso;
ii) Coleta longitudinal de dados para os últimos três anos disponíveis:
respectivamente, 2009, 2010 e 2011;
iii) Padronização da formatação dos dados para garantia de identificação
inequívoca dos casos (municípios aos quais se referem); e,
iv) Transcrição dos dados para processamento estatístico.
3.7.1 Construção do Dicionário detalhado dos dados coletados
O dicionário de dados secundários construído é reproduzido em forma de nove
quadros separados para cada um dos construtos propostos (seção 3.6 anterior, Figura
43) e reproduzidos no Anexo 2.
Os dados são discutidos na seção seguinte (3.8) que trata da operacionalização
destes construtos, procurando-se assim descrever detalhadamente cada indicador
selecionado (segundo indicado pela fonte primária que o gerou) assim como justificar
a procedência e as limitações de sua adoção no contexto do modelo proposto.
3.7.2 Construção das bases de dados anuais
Algumas das pesquisas que geram os dados secundários selecionados não são
realizadas anualmente. Por este motivo procedeu-se a coleta dos dados para os três
últimos anos-base já publicados até o mês de fevereiro de 2013, quer sejam
correspondentes aos anos-base 2009, 2010 e 2011.
Uma exceção é o dado de crescimento populacional que foi calculado com base
nos dados dos dois últimos Censos demográficos do IBGE (2000 e de 2010), que são
decenais e que, portanto, representam uma medida da variação observada em um
período de 10 anos.
162
Todos os dados coletados foram transcritos para as bases anuais (2009, 2010 e
2011) construídas no software SPSS72 v. 15.0 (SPSS 15.0 for Windows Evaluation
Version, 2006).
3.7.3 Padronização dos dados
A maior dificuldade encontrada para construção das bases de dados, a serem
usadas para testar empiricamente o modelo teórico proposto, foi fazer a correta
associação dos dados extraídos de fontes secundárias aos municípios de forma
inequívoca.
Além do grande número de emancipações de municípios observadas no Brasil (já
discutidas na seção 3.5) que tiveram que ser contemplados na pesquisa, outros
aspectos relacionados à chamada “genealogia dos municípios brasileiros”, que incluem
não só os desmembramentos ocorridos ao longo do tempo, como também as
“mudanças na toponímia e na grafia vigentes” (IBGE, 2011b, p.8), além da exclusão
de municípios (“que existiram em dado período e foram extintos, tendo ou não sido
posteriormente recriados”), tornam-se verdadeiros complicadores do desafio de
padronização dos dados municipais.
A dificuldade é decorrente de divergências nas diversas fontes secundárias
utilizadas, que em geral disponibilizam séries históricas e nem sempre incorporam
estas atualizações ou as incorporam de forma distinta na identificação utilizada para os
municípios.
Observam-se assim municípios identificados graficamente nas formas: “Nome do
município” (com e sem acentuação, em letras maiúsculas e minúsculas), ‘UF-
Município’, ‘Município-UF’, a fim de diferenciar os diversos municípios homônimos
existentes no território brasileiro (por exemplo, há três municípios chamados Água
Branca – PI, PB e AL - e quatro denominados Santa Luzia – MA, PB, BA e MG - e
Santa Helena – MA, PB, PR e SC).
A mais recente publicação do IBGE sobre o tema (IBGE, 2011b, p.70-156)
apresenta a relação completa das mudanças na genealogia e alteração de nome e
grafia, com indicação dos respectivos códigos IBGE (com sete dígitos) dos municípios
do Brasil, no período entre 1872 e 2010.
72 Originalmente denominado Statistical Package for the Social Sciences, foi posteriormente renomeado Statistical Product and Service Solutions e a partir de 2010, após a compra da empresa pela IBM, passou a ser denominado IBM SPSS.
163
Naturalmente as mudanças mais recentes são as que mais impactaram a
dificuldade de padronização dos dados municipais de 2009, 2010 e 2011 extraídos de
fontes secundárias distintas sem inclusão do código numérico IBGE correspondentes.
Mas em alguns casos – sobretudo nos registros administrativos – a toponímia legal
não é aceita reconhecida pela população local e o município é também identificado por
nomes antigos ou não oficiais.
Ilustrativamente destacam-se no Quadro 11 os principais casos que apresentaram
divergências de identificação do município na etapa de coleta de dados, em fontes
secundárias em que os municípios não são associados ao código numérico IBGE
correspondente.
Observando-se as informações do Quadro 11, é importante notar que alguns
municípios apesar de terem a mesmo nome oficializado desde 1970, continuam a ser
mencionados por mais de uma grafia - como no caso dos que possuem nome de
origem indígena Mogi, que aparece indiscriminadamente também como Mogy ou
Moji (grafia atual).
Desta forma, a única identificação inequívoca de municípios disponível é o padrão
adotado pelo IBGE, que corresponde a um código numérico de seis ou sete dígitos.
O sistema de códigos dos municípios no IBGE foi implantado entre 1970 e 1980.
Os dois primeiros dígitos representam a Unidade da Federação a qual pertence o
município, os quatro dígitos seguintes à identificação do município em ordem
alfabética, enquanto o último é um dígito verificador formado a partir dos anteriores.
Um dos princípios desse sistema determina que quando um município é extinto ou
muda de Unidade da Federação (como no caso dos que deixaram o Estado de Goiás
para comporem o Estado do Tocantins em 1988) seu código não pode ser atribuído a
outro, evitando assim problemas de identificação com séries históricas de dados, por
exemplo.
Assim, adota-se para identificação dos casos em estudo na presente pesquisa o
código numérico de seis dígitos do IBGE para os 5.565 municípios brasileiros nas
bases de dados de 2009 a 2011 criadas, tendo todos os dados coletados de fontes
secundárias que não adotam a mesma identificação sido adaptados a esta codificação.
164
Quadro 11. Municípios com identificação divergente nos registros secundários consultados
Fonte: Elaboração da autora
Entre as fontes que não adotam identificação explícita de municípios, é preciso
destacar o caso dos dados referentes ao mercado de aviação civil. Os dados extraídos
165
de bases como as da ANAC ou da INFRAERO utilizam como identificar o código
IATA do aeródromo.
Por outro lado, alguns dos principais aeroportos públicos do Brasil não estão
localizados nos municípios aos quais são comercialmente associados. É o caso dos
aeroportos internacionais de Curitiba-PR ( formalmente, Aeroporto Internacional
Afonso Pena) – localizado no município vizinho de São José dos Pinhais – e de Rio
Branco-AC (formalmente, Aeroporto Internacional Plácido de Castro) – localizado no
município vizinho de Cruzeiro do Sul.
Nestes casos, na compilação dos dados coletados para a presente pesquisa,
manteve-se a lógica de mercado, com as respectivas estatísticas (ou registros
administrativos) associadas ao destino comercial (Curitiba e Rio Branco, nos
exemplos anteriores), uma vez que representam dados de oferta e demanda deste
segmento.
3.8 Operacionalização dos construtos
O propósito desta seção é apresentar a proposta para operacionalização dos
construtos que compõem o modelo teórico apresentado na Figura 43, definindo as
variáveis dependentes e independentes a eles associadas e delineando assim o modelo
operacionalizado que será utilizado para verificação empírica das hipóteses da
pesquisa.
Para Edwards e Bagozzi (2000) o desenvolvimento de uma teoria a partir de
modelos analíticos quantitativos pode ser dividido em duas partes: a primeira delas
relacionada a relações entre os construtos teóricos ( discutidas na seção 3.6 e ilustradas
na Figura 43) e uma segunda parte que descreve as relações entre os construtos e as
respectivas medidas.
Os autores também observam que, em geral, os pesquisadores costumam a dar
ênfase em explicar as relações entre os construtos, mas dedicam pouca atenção a
argumentar a natureza e a direção das relações entre construções e medidas postuladas
nos modelos. O que na opinião deles é lamentável, pois tais relações são de suma
importância, uma vez que fazem a ponte entre construções teóricas e abstratas e os
fenômenos empíricos mensuráveis, eliminando a ambiguidade das construções
teóricas dos modelos (EDWARDS e BAGOZZI, 2000, p. 155).
166
No decorrer do processo de mapeamento do domínio conceitual de um construto,
há a necessidade do aprofundamento da literatura para identificar as variáveis
associadas a cada dimensão considerada no estudo (FIGUEIREDO, 2009, p. 115).
Assim, esta seção dedica-se a discutir, detalhada e separadamente para cada um
dos nove construtos considerados no modelo teórico proposto, dois aspectos distintos
que representam decisões do pesquisador na modelagem do construto central da
pesquisa, no caso a competitividade turística sustentável:
1º) Quais os indicadores escolhidos baseando-se no aprofundamento da revisão de
literatura e na disponibilidade de registros estatísticos confiáveis no nível dos
municípios brasileiros, coerentes com os procedimentos de coleta de dados
discutidos na seção anterior (3.7)?
2º) Qual a direção das respectivas relações com as variáveis observadas a eles
associadas, ou seja, os indicadores devem ser especificados como reflexivos
ou formativos?
A opção de guiar a primeira destas decisões pela disponibilidade de registros
estatísticos e não meramente pelo referencial teórico, pode ser considerada uma
limitação do estudo.
No entanto, tal limitação não é uma exclusividade desta pesquisa, sendo
abertamente assumida em diversos estudos da área e até mesmo naqueles que utilizam
países como unidade de análise – como, por exemplo, os desenvolvidos pelo Fórum
Econômico Mundial (BLANKE et al., 2011, p. 62; 65) - e que não apenas contam
naturalmente com maior disponibilidade de registros estatísticos, como também fazem
parte de pesquisas de escopo e recursos bem maiores do que aqueles que se esperam
de uma tese de doutorado.
Por outro lado, esta limitação é particularmente aceitável para estudos que tratam
de temas emergentes e ainda sem uma teoria consolidada.
No caso, a presente pesquisa de tese não adota apenas um tema com tais
características, mas dois temas igualmente complexos, de natureza multidimensional e
relativa (FERNANDEZ e RIVERO, 2009): competitividade e sustentabilidade de
destinos turísticos.
A identificação das variáveis selecionadas para inclusão no modelo no presente
estudo é feita através de pesquisa bibliográfica e documental, adicional àquela já
discutida na revisão de literatura já apresentada. As fontes correspondentes encontram-
167
se citadas nos textos referentes à operacionalização de cada construto apresentado a
seguir.
Em relação à direção da causalidade entre os indicadores e os construtos (segunda
decisão destaca anteriormente), diversos estudos têm apresentado recomendações
práticas e teóricas na tentativa de facilitar o pesquisador na proposição de seu modelo
(DIAMANTOPOULOS, 1999; LITTLE; LINDENBERGER e NESSELROADE,
1999; EDWARDS e BAGOZZI, 2000; DIAMANTOPOULOS e WINKLHOFER,
2001; JARVIS, MACKENZIE e PODSAKOFF, 2003; MACKENZIE, 2003;
DIAMANTOPOULOS e SIGUAW, 2006; PETTER; STRAUB e RAI, 2007;
COLTMAN et al., 2008; BAXTER, 2009; HAIR JR. et al., 2009; FINN e WANG,
2012).
Dependendo da direção da causalidade entre os construtos e suas medidas, os
indicadores são classificados como formativos ou reflexivos.
Na maior parte da literatura sobre modelagem de equações estruturais, os
construtos são vistos como causas das medidas, ou seja, as medidas são
compreendidas como reflexivas uma vez que representam reflexões ou manifestações
de uma variável latente (construto) (BOLLEN e LENNOX, 1991). Esta abordagem
envolve conceitos subjacentes à teoria clássica de mensuração, tais como estimativa de
confiabilidade da medida e análise fatorial (EDWARDS e BAGOZZI, 2000). Desta
forma, os modelos reflexivos costumam ser mais fáceis de usar e tem sido mais
tradicionalmente aplicados no campo das ciências sociais (HAIR JR. et al., 2009, p.
737).
Por outro lado, nos construtos formativos as medidas são tidas como causas, ou
em palavras, estes construtos são formados ou induzidos por suas medidas. Por isso,
são comumente concebidos como compósitos de um determinado conjunto de
variáveis (ou indicadores), sendo em muitas vezes definidos como índices - tais como
o status socioeconômico (definido em termos de dados de ocupação, educação e
renda), ou ainda, o IDH (Índice de Desenvolvimento Econômico, que é calculado a
partir de dados de expectativa de vida ao nascer, educação e renda).
A modelagem incorreta de um construto, por sua vez, pode levar a interpretações
erradas e a conclusões questionáveis sobre o modelo analisado (EDWARDS e
BAGOZZI, 2000; JARVIS, MACKENZIE e PODSAKOFF, 2003; MACKENZIE,
PODSAKOFF e JARVIS, 2005). Alguns estudos estimam que mais de um terço dos
168
construtos de estudos publicados nos principais periódicos internacionais das áreas de
marketing, gestão e estratégia foram considerados reflexivos embora sejam formativos
(JARVIS, MACKENZIE e PODSAKOFF, 2003; HAIR JR. et al., 2009).
Desta forma, o uso dos modelos formativos tem crescido substancialmente
(DIAMANTOPOULOS, RIEFLER e ROTH, 2008) ainda que conte com críticos e
continue sendo um tema de frequentes debates acadêmicos (HOWELL, BREIVIK e
WILCOX, 2007a; 2007b; BAXTER, 2009; DIAMANTOPOULOS, 2010;
EDWARDS, 2011; HARDIN, A. e MARCOULIDES, 2011; MARTÍNEZ e
MARTÍNEZ, 2011).
O Quadro 12 resume as principais características que distinguem os construtos
formativos dos reflexivos, compiladas a partir das reflexões de vários autores a
respeito do tema (MACKENZIE, 2003, p. 325-326; KUBOTA, 2007, p. 109; HAIR
JR. et al., 2009, p.739).
Apesar das inúmeras e significativas diferenças entre os dois tipos de medidas, a
escolha da melhor abordagem para modelar determinado conceito teórico não é uma
tarefa fácil ou trivial (DIAMANTOPOULOS e SIGUAW, 2006; HAIR JR. et al.,
2009). Representa, porém, uma etapa essencial do processo de modelagem e um ponto
controverso na literatura (BAGOZZI e YI, 2012).
Ainda que a análise exploratória dos dados (variáveis observadas associadas aos
construtos) possa ser indicativa do tipo de abordagem mais adequada para modelagem
formativa ou reflexiva, um dos poucos consensos da literatura é que a decisão final de
qual tipo de modelo de mensuração adotar deve ser guiada pela natureza do construto
em estudo (JARVIS; MACKENZIE e PODSAKOFF, 2003; HAIR JR. et al., 2009).
No caso da presente pesquisa, que tem como construto central a competitividade
turística sustentável de destinos, a maioria absoluta dos modelos preditivos e
explicativos já propostos (discutidos na subseção 2.4.3) adota a abordagem formativa,
sendo os modelos propostos por Wu, Lan e Lee (2012) e por Assaker, Vinzi e
O’Connor (2011b) exceções que optam por construtos reflexivos.
A opção preferencial pelo uso de construtos formativos é coerente com a evolução
dos estudos da área, já que a maioria destes modelos tem sua origem nos modelos de
criação de índices de competitividade turística (discutidos na subseção 2.4.2),
particularmente, naqueles desenvolvidos pelo Conselho Mundial de Turismo (WTTC)
(GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MAZANEC; WÖBER e ZINS, 2007) e
169
pelo Fórum Econômico Mundial (WEF) (MAZANEC e RING, 2011; WU, LAN e
LEE, 2012).
Quadro 12. Comparativo das características de construtos reflexivos e formativos
Fonte: Elaboração da autora a partir de Hair JR. et al. (2009, p.739); Kubota (2007, p. 109); Mackenzie
(2003, p. 325-326); Edwards e Bagozzi (2000); Jarvis, Mackenzie e Podsakoff (2003, p. 201; 203).
No entanto, as diretrizes para validação de construtos formativos não são
determinadas tão facilmente como nos modelos reflexivos (HAIR JR. et al., 2009).
Ao contrário do processo de mensuração reflexiva, no qual um fator e seus
indicadores existem por si só, no sentido de estarem sujeitos a testes de qualidade de
ajuste do modelo (goodness-of-fit) e estimativas de confiabilidade e validade das
170
medidas- , a identificação e estimação de um construto formativo requer a inclusão no
modelo de uma relação com duas medidas reflexivas ou um construto (de segunda
ordem) que represente os resultados (variáveis dependentes) previstos pelo construto
formativo (HAIR JR. et al., 2009; BAGOZZI e YI, 2012).
Desta forma o modelo proposto nesta pesquisa pressupõe que os construtos
exógenos associados ao construto central de medida da competitividade turística
sustentável – nominalmente: Infraestrutura de turismo, Infraestrutura de Tecnologias
da Informação e Comunicação (TICs), educação (da população do destino),
Desenvolvimento Socioeconômico, Patrimônio e Cultura e Preservação ambiental –
são formativos. Enquanto, os construtos endógenos – Empregos e salários da atividade
turística no destino, além do Fluxo turístico de passageiros direcionado ao destino –
sejam medidos reflexivamente.
A subseção 3.8.1 seguinte detalha as variáveis propostas para a composição de
cada construto adotado no modelo proposto.
3.8.1 Construtos Exógenos
3.8.1.1 Infraestrutura de Turismo
Como já descrito anteriormente (seção 3.6), inclui-se neste construto os recursos
do município da superestrutura turística e à sua infraestrutura básica, medida pela
acessibilidade ao município.
O conceito associado a este construto é comum a praticamente todos os modelos
de competitividade de destinos turísticos conforme já ressaltado no Quadro 8 (seção
3.6) (CROUCH e RITCHIE, 1995a, 1999; RITCHIE e CROUCH, 2000, 2003;
DWYER e KIM, 2003b, 2003a; DWYER et al., 2004; GOOROOCHURN e
SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007; WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011; MAZANEC,
WÖBER e ZINS, 2007; MAZANEC e RING, 2011; ASSAKER, VINZI e
O’CONNOR, 2011b; WU, LAN e LEE, 2012), e os indicadores selecionados para
medida deste construto na presente pesquisa refletem alternativas coerentes com
aqueles utilizados nas pesquisas anteriores, aplicáveis ao contexto municipal no Brasil.
Como primeiro indicador da superestrutura turística propõe-se adotar dados da
oferta de meios de hospedagem no município.
Dispõe-se atualmente no País de duas fontes distintas de registros estatísticos que
em tese atenderiam a este objetivo:
171
1. Total de Empresas localizadas no município e classificada nas chamadas
Atividades (econômicas) Características do Turismo (ACTs), medidas pelo
número total de estabelecimentos das classes CNAE 2.0, 55108 (Hotéis e
similares) e 55906 (outros tipos de alojamento não especificados
anteriormente), e disponíveis nos registros administrativos da RAIS, do
Ministério do Trabalho e Emprego;
2. Pesquisa de Serviços de Hospedagem no Brasil, IBGE: Publicada apenas em
uma única edição com base em dados de 2011(IBGE, 2012b) e cujos
resultados propõem indicadores não apenas do número de empresas da
atividade alojamento (também baseados nos dados de estabelecimentos da
RAIS), mas também dos números de unidades habitacionais (quartos) e leitos,
por enquanto restritos aos níveis nacional (Brasil) e estadual e aos municípios
das capitais.
Além do uso da base RAIS esta pesquisa é enriquecida por uma survey que
nesta primeira edição publicada em 2012 contou com a realização de 5036
entrevistas por telefone. Desta forma, comparativamente aos dados obtidos
pelos registros da RAIS, fornece indicadores desagregados para: i) número de
estabelecimentos subdivididos em sete tipos: hotéis, apart-hotéis (ou flats),
pousadas, motéis, pensões de hospedagem, albergues turísticos e outros.
Dada a inexistência de dados municipais na alternativa (2) para os anos de 2009
e 2010, adota-se na presente pesquisa apenas a alternativa (1) utilizando-se os dados
da RAIS destes dois anos (MTE, 2010), e as duas alternativas para o ano de 2011.
Além dos dados sobre meios de hospedagem (grupo alojamento) propõe-se a
adoção das estatísticas do número total de estabelecimentos da RAIS para outras
classes CNAE 2.0 que, no entanto, refletem a infraestrutura de acesso ao município
(basicamente transportes), para os três anos considerados (2009, 2010 e 2011), em
termos da oferta expressa por empresas públicas e privadas instaladas no município
que oferecem os seguintes serviços turísticos:
a) Transporte de passageiros em Trens turísticos, teleféricos e similares (classe
49507);
b) Locação de automóveis: representadas pela atividade Locação de
automóveis sem condutor (classe 77110);
172
c) Transporte aéreo de passageiros: representadas pelas atividades de
transporte aéreo de passageiros regular (classe 51111) e não regular73
(classe 51129);
d) Empresas de transporte fluvial de passageiros: representadas pela atividade
Transporte por navegação interior de passageiros em linhas regulares (classe
50220).
Ainda como uma medida de facilidade de acesso geral ao município é utilizada a
distância em quilômetros do mesmo à capital do estado, com o cálculo correspondente
realizado pelo IBGE para os municípios da divisão político administrativa vigente em
2000 e baseado nas coordenadas geodésicas do cadastro de cidades e vilas de 1998.
Finalmente, dois outros grupos de indicadores são considerados para expressar a
oferta de transporte rodoviário e aéreo e as parcelas dos gastos públicos investidas em
transportes e em turismo, medidas pela execução orçamentária das despesas
municipais destas funções específicas, segundo registros administrativos dos dados
contábeis municipais do Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), do Ministério da
Fazenda (2011).
O transporte rodoviário sempre representou um modal de importância
fundamental para o turismo nacional, incluindo os chamados pacotes rodoviários
turísticos comercializados pelas maiores operadoras de turismo do País.
O auge da demanda pelo produto no Brasil foi registrado na década de 80,
reduzindo drasticamente a partir de então por diversos fatores, a ponto de o total
comercializado neste segmento em 2006 representar apenas 10% do montante em
1896 (CNC, 2008, p. 31-32). Tal modalidade está inserida no chamado fretamento
turístico ou eventual, distinta da atividade de transporte rodoviário regular de
passageiros que conta com estatísticas mais regulares no Brasil.
Idealmente a proposição desta pesquisa para indicadores da oferta de transporte
rodoviário para os municípios seria a adoção de duas estatísticas referenciadas no
Anuário Estatístico de Transportes Terrestres da ANTT: número de assentos
rodoviários ofertados em linhas interestaduais tendo o município como destino (ou
seja, linhas com desembarque de passageiros no município) e número de empresas de
73 A operação de transporte aéreo público é chamada de regular quando o detentor do certificado ou seu representante informa previamente o horário e o local de partida e o local de chegada dos voos. Enquanto a operação não-regular refere-se ao "serviço de transporte aéreo público para a qual o horário, o local de partida e o local de destino são função da demanda e cujo preço pode ou não ser especificamente negociado com os usuários ou com seus representantes" (ANAC, 2010a).
173
ônibus que interestaduais que operam no terminal rodoviário do município
(denominadas linhas que fazem seção de uma localidade).
Para os assentos rodoviários a ideia seria utilizar as estatísticas correspondentes
das linhas interestaduais coletivas superiores a 75 quilômetros (denominadas linhas de
longa distância74) que correspondente a referência de distância mínima que tem sido
adotada pelo MTur como correspondente a transporte turístico para os destinos
indutores do turismo regional no Brasil (MTUR, 2010b, p. 39), ou seja, mais
provavelmente associadas a pelo menos um pernoite no destino.
No entanto, a atualização mais recente desta base de dados da ANTT é de 2009 e
as informações relativas aos resultados operacionais do transporte de passageiros
disponibilizadas chegam apenas ao nível estadual.
Na indisponibilidade destes dados utiliza-se na presente pesquisa indicadores da
oferta rodoviária de transporte de passageiros para o destino, disponibilizados pela
ANTT para os anos de 2010 e 2011, não havendo dados disponíveis para o ano de
2009.
No caso específico do transporte aéreo brasileiro, a identificação da infraestrutura
aeroportuária é um tema ainda em discussão técnica e acadêmica (ALBUQUERQUE,
2005; MCKINSEY, 2010), apresentando grande divergência de dados, sobretudo, no
que diz respeito às medidas da capacidade de operação e não existem estatísticas
similares às de transporte rodoviário em termos de oferta de assentos.
Denomina-se aeródromo a "área delimitada em terra ou na água destinada, no
todo ou em parte, para pouso, decolagem e movimentação em superfície de aeronaves"
(ANAC, 2011b, p.2).
Em 2005, ano de criação da ANAC, havia no Brasil 739 aeródromos públicos,
sendo 66 deles administrados pela INFRAERO, sendo os demais administrados pelos
governos estaduais ou municipais ou pelo Comando da Aeronáutica (COMAER)
(ALBUQUERQUE, 2005).
Os aeródromos públicos são “abertos ao tráfego por meio de processo de
homologação de sua infraestrutura pela ANAC, sendo destinados ao uso de aeronaves
civis em geral”. Enquanto os aeródromos privados são abertos ao tráfego por meio de
um processo de registro junto à ANAC, sendo utilizados somente com permissão do
proprietário e vedada à exploração comercial (ANAC, 2011b, p.2). 74 Diferenciada nas estatísticas da ANTT das linhas extensão inferior a 75 quilômetros, denominadas linhas semiurbanas (ANTT, 2008).
174
Os aeroportos são os aeródromos públicos “dotados de edificações, instalações e
equipamentos para apoio às operações de aeronaves e de processamento de pessoas
e/ou cargas” (ANAC, 2011b, p.3).
A lista de aeródromos do Brasil disponibilizada pela ANAC com base nos
registros de 2009 contabiliza um total de 3411 aeródromos no Brasil, incluindo todos
os aeroportos públicos75 (719) e privados76 (1.917), além de heliportos e helidecks77.
Em 2010, a INFRAERO administrava 67 aeroportos, 20 dos quais respondiam por
90% do movimento total de passageiros no Brasil e 96% do transporte de carga
(MCKINSEY, 2010), estando localizados na região centro-sul do País.
Tais aeroportos representam a base do estudo mais recente da infraestrutura
aeroportuária do país, publicado com base em dados de 2009 (MCKINSEY, 2010), já
identificada como um dos gargalos para a realização dos megaeventos programados
para o País, como a Copa do Mundo FIFA em 2014 e os Jogos Olímpicos em 2016.
No entanto, como estes dados restringem-se a apenas 20 casos, o modelo não os
utiliza como medidas da infraestrutura aeroviária do País, avaliadas unicamente pelo
número de aeródromos públicos e privados, exceto os helipontos disponíveis por
município.
Os voos operados nestes aeródromos, por sua vez, podem ser classificados como
regulares ou não regulares.
Um voo regular refere-se a uma “ligação aérea entre duas ou mais localidades,
caracterizadas por um número, através do qual é executado serviço regular de
transporte aéreo”, de acordo com horário, equipamento e frequência prevista em
Horário de Transporte (HOTRAN) - documento aprovado e emitido pela ANAC - o
qual “formaliza as concessões para a exploração das linhas aéreas regulares
internacionais e domésticas (...) com os respectivos horários, números de voos,
frequências, tipos de aeronaves e oferta de assentos” (ANAC, 2011a, p. 64; 69).
A ANAC considera empresa de transporte aéreo (ou simplesmente empresa aérea)
toda “entidade jurídica engajada no serviço de transporte aéreo público como operador
aéreo regular ou como operador aéreo não regular” (ANAC, 2010b, p.6).
75 http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/aerodromos/AerodromosPublicos.xls. 76 http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/aerodromos/aerodromosPrivados.xls. 77 Os heliportos são aeródromos destinados exclusivamente a helicópteros (ANAC, 2011b, p.3) enquanto os helidecks são helipontos situado em uma estrutura sobre água, fixa ou flutuante, sendo também denominado heliponto off-shore (ANAC, 2011b, p.10).
175
A operação de transporte aéreo público é chamada de regular quando detentor do
certificado, ou seu representante, informa previamente o horário e o local de partida e
o local de chegada do voo. A operação não regular refere-se ao "serviço de transporte
aéreo público para o qual o horário, o local de partida e o local de destino são função
da demanda e cujo preço pode ou não ser especificamente negociado com os usuários
ou com seus representantes" (ANAC, 2010b, p.7).
Considera-se no modelo proposto nesta pesquisa empresas de transporte aéreo de
passageiros de ambas as categorias, transporte aéreo regular e não regular, além
daquelas que compõem as chamadas atividades auxiliares de transporte aéreo (código
CNAE 2.0 52.40-1) que incluem as atividades de apoio de gestão e operação dos
aeroportos e campos de aterrissagem.
Desta forma, as variáveis para medida do construto Infraestrutura do destino,
coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011, são listadas no Quadro 27 apresentado
no Anexo 2, destacando a descrição formal do registro estatístico ou administrativo
adotado, a fonte dos dados coletados e os anos para os quais encontram-se disponíveis.
A Figura 43 ilustra a representação gráfica do construto com os 14 indicadores
selecionados para o ano de 2010 modelados formativamente.
Figura 43. Construto Infraestrutura de Turismo
Fonte: Elaboração da autora
176
3.8.1.2 Infraestrutura de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs)
Como definido anteriormente (seção 3.6) este construto representa os recursos de
tecnologia disponíveis no município para atender às necessidades de informação e
comunicação, tais como equipamentos e serviços de telefonia fixa e móvel, internet,
televisão e energia elétrica.
O conceito associado a este construto é adotado na maioria dos modelos como
determinantes da competitividade de destinos turísticos conforme já ressaltado no
Quadro 8 (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MILLER, 2007; WEF, 2007,
2008b, 2009b, 2011; MAZANEC e RING, 2011; ASSAKER, VINZI e O’CONNOR,
2011b; WU; LAN e LEE, 2012).
As variáveis propostas para medida do construto, coletadas para os anos-base
2009, 2010 e 2011, Construto Infraestrutura de Tecnologias da Informação e
Comunicação (TICs) do destino são listadas no Quadro 26 do Anexo 2.
Desta forma, a Figura 44 ilustra a representação gráfica do construto modelado
com sete indicadores formativos.
Figura 44. Construto Infraestrutura de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs)
Fonte: Elaboração da autora
Os indicadores são referentes a dados e registros estatísticos do último censo
demográfico realizado no Brasil em 2010 pelo IBGE com exceção do indicador
correspondente à parcela dos gastos públicos investida em Tecnologia da Informação
medida pela execução orçamentária das despesas municipais nesta função, segundo
registros administrativos dos dados contábeis municipais do Sistema de Finanças do
Brasil (FINBRA), do Ministério da Fazenda.
177
3.8.1.3 Educação da população do destino
Como definido anteriormente (seção 3.6) este construto busca refletir o grau de
escolaridade da população do município e a qualidade geral do sistema de educação
local.
O construto é considerado como uma das variáveis associadas ao fator Recursos
Humanos, por sua vez um dos determinantes da competitividade de destinos turísticos
no modelo do Monitor de Competitividade, do Conselho Mundial de Turismo
(WTTC). Desta forma, é também conservado nos modelos posteriormente
desenvolvidos com base neste modelo do WTTC, quer seja o de Gooroochurn e
Sugiyarto (2005) e o de Mazanec, Wöber e Zins (2007), sendo neste último ( que
diferentemente do anterior adota abordagem causal) considerado como um construto e
não apenas uma das variáveis associadas ao modelo.
Em diversos estudos da área de turismo, a qualidade da mão de obra local no setor
é recorrentemente citada como um determinante da qualidade dos serviços prestados,
assim como o nível de instrução da comunidade receptora é tido como um fator que
influencia positivamente a melhoria de sua relação com os visitantes, diminuindo
impactos negativos da atividade decorrentes da diferença cultural entre ambos.
Idealmente, a qualidade da formação e qualificação profissional na área do
turismo, seria um indicador mais direto para refletir os aspectos relacionados a
influência sobre a qualidade dos serviços prestados, mas não foram identificados
indicadores secundários disponíveis para o nível municipal no Brasil que pudessem ser
considerados para a medida do construto em questão.
Por este motivo, os indicadores considerados relacionam três aspectos da
escolaridade da população por município: o grau de alfabetização da população com
idade entre 15 e 29 anos de idade, nível de instrução da população com 10 ou mais nos
de idade (ambos relacionados no Censo Demográfico do IBGE) e a qualidade
educacional do ensino fundamental e médio - medida por indicadores da educação
pública, desenvolvidos pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais
Anísio Teixeira (INEP), do Ministério da Educação.
As variáveis propostas para medida do construto Educação, coletadas para os
anos-base 2009, 2010 e 2011, da população do destino são listadas no Quadro 27 do
Anexo 2.
178
Desta forma, a Figura 45 ilustra a representação gráfica do construto Educação e
os oito indicadores selecionados.
Figura 45. Construto Educação da população do destino
Fonte: Elaboração da autora
3.8.1.4 Desenvolvimento Socioeconômico
Assim como no caso no construto Infraestrutura de Turismo, o conceito associado
ao construto desenvolvimento socioeconômico é adotado na maioria dos modelos de
competitividade de destinos turísticos que seja como fator determinante (ou seja, como
um construto propriamente dito), quer seja como um indicador (variável observada de
um dos construtos considerados), conforme já ressaltado no Quadro 8
(GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005; MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007;
DWYER e KIM, 2003b,2003a; DWYER et al., 2004; MTur, SEBRAE e FGV, 2008;
2009, 2010; WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011; ASSAKER, VINZI e O’CONNOR,
2011b).
Assim como naqueles modelos, na presente pesquisa os indicadores considerados
para medida do construto são registros estatísticos que refletem a qualidade de vida da
população dos destinos, incluindo variáveis tais como renda per capita, IDH e
indicadores de saúde pública.
As variáveis propostas para medida do construto Desenvolvimento
Socioeconômico do destino, coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011, são
listadas no Quadro 28 do Anexo 2.
A Figura 46 ilustra o construto Desenvolvimento Socioeconômico do destino e os
oito indicadores selecionados modelados reflexivamente.
179
Figura 46. Construto Desenvolvimento Socioeconômico
Fonte: Elaboração da autora
3.8.1.5 Patrimônio e Cultura
Vários modelos de competitividade de destinos turísticos, sobretudo aqueles que
procuram contemplar uma visão de sustentabilidade, consideram um construto
específico relacionado à cultura ou ao patrimônio do destino como um dos fatores
determinantes desta competitividade, ou pelo menos, um ou mais indicadores
(variáveis observadas relacionadas a um dos construtos do modelo) associado a estes
conceitos conforme já destacado anteriormente no Quadro 8 (CROUCH e RITCHIE,
1995a, 1999; RITCHIE e CROUCH, 2000,2003; MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007;
WEF, 2007, 2008b, 2009b, 2011; MAZANEC e RING, 2011; Mazanec e Ring, 2011).
A Constituição Brasileira de 1988, Artigo 216 (SENADO FEDERAL., 2012),
dispõe sobre a proteção e promoção do patrimônio cultural brasileiro e seus
respectivos instrumentos, tais como inventários, registros, vigilância, tombamento e
desapropriação, remetendo à Lei definir a punição por danos e ameaças a sua
integridade e sendo sua proteção no âmbito nacional de responsabilidade do IPHAN
(MTUR, 2006, p. 19-20) e no âmbito internacional, da UNESCO.
Os bens que compõem o patrimônio material podem ser reconhecidos como
patrimônios mundial, nacional, estadual ou municipal e têm como instrumento legal
específico de proteção o tombamento, podendo ser de dois tipos (MTUR, 2006):
180
i) móveis: que podem ser transportados tais como coleções arqueológicas e
acervos em geral78; e,
ii) imóveis: estáticos como núcleos urbanos, sítios arqueológicos e paisagísticos e
bens individuais.
Os bens culturais protegidos por tombamento pelo IPHAN são registrados em
quatro Livros do Tombo: Arqueológico, etnográfico e paisagístico (com 119 bens
registrados); Histórico (557 bens); das Belas Artes (682 bens); e, das Artes Aplicadas
(4 bens). Os 1362 bens correspondentes são listados por ordem alfabética do Estado
correspondente, com sua descrição e o nome do município onde se localizam.
Na presente pesquisa foi contabilizado um total 1.008 bens tombados pela IPHAN
em um total de 258 municípios, sendo mais da metade deles (568 bens) concentrados
em apenas 20 municípios, como pode ser visualizado na Tabela 2 (os demais 238
municípios possuem menos de 10 bens tombados e 113 possuem apenas um bem
tombado).
A UNESCO (2008, p. 12) estabelece as convenções internacionais quanto à
definição e proteção dos patrimônios culturais e naturais mundiais, definidos como
“bens inestimáveis e insubstituíveis não apenas de cada país, mas de toda a
humanidade”.
Tabela 2. Bens tombados pelo IPHAN por município - TOP 20
Município Bens Tombados RJ - Rio de Janeiro 139 BA - Salvador 90 MG - Ouro Preto 47 PE - Recife 38 BA - Cachoeira 32 PA - Belém 23 MG - Mariana 22 SP - São Paulo 20 MG - Sabará 19 MA - São Luís 17 PE - Olinda 14 RJ - Angra dos Reis 14 MG - Diamantina 14 GO - Goiás 13 PB - João Pessoa 12 SC - Florianópolis 11 RJ - Petrópolis 11 MG - Tiradentes 11 SE - São Cristovão 11 RJ - Niterói 10
Fonte: IPHAN
78 Museológicos, documentais, bibliográficos, arquivísticos, videográficos, fotográficos e cinematográficos.
181
Com o objetivo de garantir, o melhor possível, a identificação, proteção,
conservação e valorização adequadas do Patrimônio Mundial, os Países membros da
UNESCO adotaram em 1972 a Convenção do Patrimônio Mundial, pautada no
conceito de desenvolvimento sustentável, para o qual atingir tal objetivo torna-se
condição essencial (UNESCO, 2008, p. 13).
Os bens que recebem da instituição o título de Patrimônio cultural ou natural da
humanidade, passam a ter direito aos recursos do Fundo do Patrimônio Mundial para
sua proteção e conservação. Os países signatários da Convenção comprometem-se a
pagar a este fundo, regularmente, de dois em dois anos, contribuições que não devem
ultrapassar 1% do que contribuem para o orçamento ordinário da UNESCO (DIAS,
2010, p. 66).
No Brasil, com a última inclusão feita em julho de 2010, existem 18 lugares que
figuram na Lista dos patrimônios da humanidade UNESCO (MTUR, 2006; DIAS,
2010), incluindo 11 patrimônios culturais e 7 naturais, relacionados no Quadro 13.
Quadro 13. Patrimônios da Humanidade UNESCO no Brasil Patrimônios da Humanidade
UNESCO no Brasil UF Município Modalidade Inscrição
Plano Piloto de Brasília DF Brasília Cultural 1987 Cidade Histórica de Ouro Preto MG Ouro Preto Cultural 1983 Centro Histórico de Diamantina MG Diamantina Cultural 1999
Centro Histórico de Salvador BA Salvador Cultural 1985 Ruínas de São Miguel das Missões RS São Miguel das Missões Cultural 1983 Centro Histórico de Goiás GO Goiânia Cultural 2001 Parque Nacional Serra da Capivara PI São Raimundo Nonato Cultural 1991 Centro Histórico de São Luís MA São Luís Cultural 1997
Centro Histórico de Olinda PE Olinda Cultural 1982
Praça de São Francisco SE São Cristóvão Cultural 2010 Santuário de Bom Jesus de Matosinhos
MG Congonhas do Campo Cultural 1985
Parque Nacional do Iguaçu PR Foz do Iguaçu Natural 1986 Reservas do Cerrado (Parques Nacionais das Emas e da Chapada dos Veadeiros)
GO Diversos Natural 2001
Reservas da Mata Atlântica do Sudeste
SP e PR Diversos Natural 1999
Parque Nacional do Pantanal MT e MS Corumbá, Cáceres e
Poconé Natural 2000
Parque Nacional do Jaú AM Novo Airão e Barcelos Natural 2000
Paisagens cariocas RJ Rio de Janeiro Natural 2012
Reservas da Mata Atlântica da Costa do Descobrimento
BA e ES Diversos Natural 1999
Ilhas Atlânticas brasileiras (Reservas de Fernando de Noronha e Atol das Rocas)
RN e PE Natal e Fernando de
Noronha Natural 2001
Fonte: UNESCO.
182
Desta lista apenas os três denominados Reservas - da Mata Atlântica do Sudeste e
da Costa do Descobrimento e do Cerrado (no Quadro 13 tendo a informação na coluna
município identificada como “diversos”) – que se referem às reservas ambientais, não
estão associados a um ou mais municípios específicos e sim a uma região geográfica.
Por este motivo não foram contemplados nas bases de dados para testar empiricamente
o modelo proposto na presente pesquisa.
Como já citado anteriormente (seção 3.6) o construto Patrimônio e Cultura do
destino reflete os recursos disponíveis no município em forma de atrativos turísticos
considerados patrimônios naturais (ambientais), culturais e históricos.
Além dos bens e sítios contemplados com os títulos de patrimônios mundiais e
brasileiros, concedidos respectivamente pela UNESCO (culturais e naturais) e pelo
IPHAN (culturais), propõe-se incluir como indicador deste construto as estatísticas
municipais correspondentes a duas atividades que fazem parte do grupo de Atividades
Características do Turismo (ACTs), quer sejam as atividades Cultura e Lazer (classe
CNAE 2.0, 91023 - Atividades de museus e de exploração, restauração artística e
conservação de lugares e prédios históricos e atrações similares).
Tal inclusão é justificada por se entender que tais atividades representam atrativos
culturais de interesse turístico, ou seja, importantes para a competitividade turística,
ainda que não possam ser considerados formalmente patrimônios culturais.
Para tal propõe-se considerar o número total de estabelecimentos do município
nesta classe de atividade econômica, registrado pela RAIS além da parcela dos gastos
públicos investida em Cultura medida pela execução orçamentária das despesas
municipais nesta função, segundo registros administrativos dos dados contábeis
municipais do Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), do Ministério da Fazenda.
As variáveis propostas para medida do construto Patrimônio e Cultura do destino,
coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011, são listadas no Quadro 29 do Anexo 2.
A Figura 47 ilustra a representação gráfica do construto com quatro indicadores
modelados formativamente.
Figura 47. Construto Patrimônio e Cultura
Fonte: Elaboração da autora
183
3.8.1.6 Preservação ambiental
Os indicadores de preservação ambiental são constantes nos modelos de
sustentabilidade turística de destinos (FARSARI e PRASTACOS, 2001; TWINING-
WARD e BUTLER, 2002; GUERREIRO, 2004; MILLER, G. e TWINING-WARD,
2005; EUROSTAT, 2006; WHITE et al., 2006; SCHIANETZ e KAVANAGH, 2008)
assim como nos modelos de desenvolvimento sustentável ou sustentabilidade de
localidades em geral (BOSSEL, 1999; UN, 2002; YALE, 2005; SCANDAR NETO,
2006; AGOSTINHO, ORTEGA e ROMEIRO, 2007; SICHE et al., 2007; BELL e
MORSE, 2008; BGE, 2008c; LOURENÇO, 2008; MALHEIROS, PHLIPPI JR. e
COUTINHO, 2008; DA FONSECA, 2011; MIKHAILOVA, 2011; BARROS e DA
SILVA, 2012).
Nestes estudos, os impactos ambientais causados pelo desenvolvimento local do
turismo e sua influência sobre o grau de preservação ambiental de forma geral, são na
maior parte avaliados pelos efeitos sobre os elementos da natureza, incluindo
indicadores relacionados à preservação do solo, do ar e do mar.
É o caso do modelo de competitividade turística proposto pelo Fórum Econômico
Mundial (WEF, 2009), que inclui no fator determinante (pilar) denominado
‘Regulação Ambiental’, indicadores do volume de emissões de dióxido de carbono -
também considerado no modelo do Monitor de Competitividade, do Conselho
Mundial de Turismo (WTTC) (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005) – e da
concentração de partículas em suspensão, relacionados à qualidade do ar.
Os indicadores disponíveis para municípios brasileiros, identificados na revisão de
literatura, envolvem variáveis tradicionalmente utilizadas para avaliação da qualidade
de vida da população residente expressa em indicadores de qualidade ambiental ou
conforto domiciliar (KRAN e FERREIRA, 2006), tais como indicadores de qualidade
dos sistemas de saneamento básico e de coleta de lixo domiciliar e densidades
geográficas (populacional e habitacional).
Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS) o saneamento refere-se ao
“controle de todos os fatores do meio físico do homem que exercem ou podem exercer
efeitos deletérios sobre seu bem-estar físico, mental ou social” (INSTITUTO TRATA
BRASIL e FGV, 2008, p. 9).
Apesar dos avanços do Brasil no combate à pobreza e à desigualdade, progressos
que permitiram que o País passasse a figurar no grupo dos países de alto IDH da ONU,
184
o saneamento básico tem evoluído pouco na agenda das políticas públicas, sobretudo
no que se refere ao grau de cobertura, um problema recorrente e de longa data para os
brasileiros (INSTITUTO TRATA BRASIL e FGV, 2008).
De acordo com dados do SNIS, em 2010 apenas 53,5% da população urbana
brasileira tinha acesso à coleta e 37,9% ao tratamento de esgotos (INSTITUTO
TRATA BRASIL, 2012).
Dentre os serviços de saneamento básico, o esgotamento sanitário é o que
apresenta a menor abrangência municipal. Dados de 2008 apontavam que 2.495
municípios (45% do total) ainda sofriam com a ausência da rede coletora de esgoto e
constitui ainda nos dias de hoje a realidade da grande parte dos municípios com menos
de 50 mil habitantes (INSTITUTO TRATA BRASIL, 2012).
O panorama do acesso a tratamento de esgoto é ainda mais preocupante ao se
comparar a situação das áreas rurais com as regiões metropolitanas. Se nas últimas
esta taxa em 2008 já era considerada baixa e chegava até 63,05% do total da
população, nas áreas rurais amargava uma taxa de apenas 2,9% da população com
acesso ao serviço (INSTITUTO TRATA BRASIL e FGV, 2008).
Assim, se a cobertura da rede de esgotamento sanitário já é preocupante para a
qualidade de vida da população residente, espera-se que o efeito causado pela
população flutuante decorrente do fluxo turístico para os destinos, torne estes
indicadores ainda mais críticos no que se refere à preservação ambiental e demais
efeitos sociais decorrentes do comprometimento da qualidade de vida no destino,
motivo pelo qual - a despeito da esperada existência de alto volume de missings -
inclui-se dados do saneamento municipal, extraídos do Censo demográfico de 2010,
como indicadores do modelo desta pesquisa.
Já o chamado saneamento ambiental:
“abrange aspectos que vão além do saneamento básico, englobando o abastecimento de água potável, a coleta, o tratamento e a disposição final dos esgotos e dos resíduos sólidos e gasosos, os demais serviços de limpeza urbana, a drenagem urbana, o controle ambiental de vetores e reservatórios de doenças, a disciplina da ocupação e de uso da terra e obras especializadas para proteção e melhoria das condições de vida”(IBGE, 2011a, p. 45)
E diversos problemas ambientais estão associados à inexistência ou à precariedade
deste tipo de saneamento, tais como a poluição ou contaminação na captação de água
para abastecimento humano e a poluição dos recursos hídricos naturais (rios, lagos,
lagoas, etc.) entre outros (IBGE, 2011a, p. 45).
185
Assim, além dos já citados indicadores de saneamento básico, considera-se
também no modelo proposto medidas de saneamento ambiental, associadas à
cobertura da coleta de lixo domiciliar e destinação do material coletado, representadas
por dados do grau de recuperação no lixo coletado de materiais recicláveis e a
existência de coleta seletiva, disponibilizados pelo Sistema Nacional de Informações
sobre Saneamento (SNIS) desenvolvido pela Secretaria Nacional de Saneamento
Ambiental (SNSA) do Ministério das Cidades.
As variáveis propostas para medida do construto Preservação Ambiental do
destino, coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011, são listadas no Quadro 30 do
Anexo 2.
A Figura 48 ilustra a representação gráfica do construto Preservação Ambiental
do destino com dez indicadores modelados formativamente.
Figura 48. Construto Preservação Ambiental do destino turístico
Fonte: Elaboração da autora
3.8.2 Construtos Endógenos
Como os quatro modelos explicativos (preditivos) da competitividade turística,
discutidos na revisão da literatura (subseção 2.4.3) e sumarizados no Quadro 6,
adotam países como unidade de análise para destino turístico, as variáveis dependentes
consideradas restringem-se a registros estatísticos relacionados ao transporte aéreo
internacional, tais como volume de desembarque de passageiros e receitas
correspondentes (MAZANEC, WÖBER e ZINS, 2007; ASSAKER, VINZI e
O’CONNOR, 2011b; MAZANEC e RING, 2011; WU, LAN e LEE, 2012).
PRESERVAÇÃO AMBIENTAL
% Domicílios c/ Coleta de Lixo
% Domicílios c/ Banheiro
% Domicílios c/ Esgoto Tratado
Despesas Mun. c/ Saneamento
Despesas Mun. c/ Gestão Ambiental
Densidade Populacional
% Cresc. Populacional
Densidade Habitacional
% Recuperação Recicláveis
% Coleta Seletiva de Lixo
186
Como o modelo proposto na presente pesquisa adota municípios como unidade de
análise e o turismo doméstico no Brasil como base de sua concepção tais indicadores
devem ser adaptados para medidas coerentes com este contexto.
A fim de tornar as variáveis dependentes consideradas coerentes com os
indicadores da oferta turística, expressos pelo construto Infraestrutura de turismo do
município (subseção 3.8.1.1), além de registros estatísticos da demanda turística
expressa em volume de desembarque de passageiros em voos domésticos, deve se
considerar também os equivalentes ao transporte rodoviário interestadual.
Tais medidas compõem o construto endógeno denominado Fluxo Turístico e
detalhado posteriormente (subseção 3.8.2.3).
No entanto, como não há dados secundários disponíveis relacionados à receita
correspondente destas atividades para os municípios brasileiros, procura-se adotar no
modelo proposto indicadores adicionais que possam diferenciar o desempenho da
atividade turística nos municípios brasileiros e que ao mesmo tempo representem
dados secundários, sejam registros estatísticos ou administrativos, disponíveis e
confiáveis para este nível de detalhamento geográfico (municipal).
Desta forma, considera-se no modelo proposto dois outros construtos endógenos,
dependentes da competitividade turística sustentável, correspondentes à geração de
empregos turísticos e à massa salarial equivalente.
A operacionalização destes três construtos endógenos é discutida separadamente
nas subseções seguintes (3.8.2.1, 3.8.2.2 e 3.8.2.3).
3.8.2.1 Empregos nas Atividades Características do turismo
O número de total de empregos diretos e indiretos gerados pela atividade turística
no destino é considerado como uma das variáveis associadas à competitividade
turística nos modelos propostos por Kim (2000) e Fernández e Rivero (2010a; 2010b).
No entanto, não há indicadores institucionais disponíveis para mensuração dos
empregos gerados no Brasil, diretos ou indiretos.
Propõe-se nesta pesquisa como uma alternativa a utilização, como proxy desta
medida, dos dados de empregos formais da Pesquisa anual RAIS (Registros
Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho
e Emprego (MTE).
Árias (2004) enumera como as principais limitações do uso da RAIS para
estimação do mercado de trabalho formal em turismo:
187
a) A omissão de respostas e declarações fornecidas fora do prazo estabelecido
ou incorretamente, que pelo “fato da RAIS não ser, a rigor, um levantamento
censal” (...) “podem comprometer a comparabilidade dos agregados no
tempo, particularmente, no caso de domínios geográficos e setoriais menores”
(ÁRIAS, 2004, p. 8-9), como é o caso da presente pesquisa que adota os
municípios como unidade de análise;
b) Autoclassificação pelo respondente da atividade econômica principal do
estabelecimento, o que dá margem a erros de enquadramento no código
CNAE correspondente que melhor se ajusta a sua atividade principal, uma
vez que as instruções de preenchimento da RAIS não definem claramente
critérios para identificação das atividades – ou seja, “os dados da RAIS,
correspondentes as atividades de reconhecido conteúdo turístico, podem estar
incorporando unidades e empregos que não têm relação com o setor”
(ÁRIAS, 2004, p. 9);
c) Defasagem dos dados “que varia entre um mínimo de 12 e um máximo de 24
meses, dependendo do mês do ano” em que forem consultados (ÁRIAS,
2004, p. 10)79;
d) Dados restritos aos empregos formais “com vínculo de trabalho reconhecido
pelos estabelecimentos na condição de celetistas ou estatutários” – o que,
segundo Árias (2004, p. 10), torna sua utilidade limitada devido “a maior
parte das ocupações do setor turismo no Brasil corresponde[r] a pessoas que
trabalham na condição de proprietário, por conta própria ou familiares não
remunerados”;
e) Limitações impostas pela natureza das atividades turísticas − tais como falta
de consenso a respeito do que se entende por (oferta de) turismo (ÁRIAS,
2004, p. 10), questão já discutida também na revisão de literatura;
f) Convivência de unidades turísticas e não turísticas dentro da mesma atividade
econômica. Árias (2004, p. 12) observa que, mesmo considerando-se o
conjunto de Atividades Características do Turismo (ACTs) e a classificação
CNAE com desagregação a cinco dígitos, ainda assim constata-se a presença
79 “Os dados da RAIS relativos ao ano-base x são, habitualmente, divulgados no mês de dezembro do ano x+1, ou seja, com uma defasagem que varia entre um mínimo de 12 e um máximo de 24 meses, dependendo do mês do ano x+2 em que eles são consultados” (ÁRIAS, 2004, p. 10).
188
de serviços não turísticos, como por exemplo, o transporte escolar, na
atividade transporte terrestre de passageiros.
Por conta destas distorções, causadas pelas limitações do uso dos dados da RAIS
apontadas por Árias (2004, p. 9), nas estimativas do Sistema de Ocupações Turísticas
do Brasil (SIMT), elaborado pelo IPEA, são utilizados os seguintes mecanismos de
correção:
• Limitação (a) e (b): Uso dos dados do Cadastro de Estabelecimentos
Empregadores (CEE) no Brasil, do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE)
para as estimativas do emprego formal no setor;
• Limitação (d): Uso dos dados da Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios (PNAD) do IBGE, para estimar indiretamente a extensão do grau
de informalidade dos empregos no setor;
• Limitação (e): Adoção do grupo de Atividades Características do Turismo
(ACTs) definido pela OMT, associado ao código CNAE com desagregação a
quatro dígitos - conforme sugerido pelo IBGE (2009, p. 16) - com adição de
atividades conexas extraídas do Cadastro de Estabelecimentos Empregadores
(CEE) no Brasil.
Para composição das variáveis de mensuração dos empregos turísticos no modelo
proposto utilizam-se apenas os dados originais, sem qualquer tipo de correção, dos
registros administrativos da base RAIS Vínculo Identificada – CAGED80, extraídos
para os anos de 2009, 2010 e 2011 para os 5.565 municípios brasileiros e um conjunto
de nove tipos de Atividades Características do Turismo (ACTs) correspondentes a
onze classes CNAE 2.0, quer sejam:
1. Alojamento (hotéis e similares - código 55.10-8 e outros tipos de alojamento
não especificados anteriormente - código 55.90-6);
2. Trens turísticos, teleféricos e similares (código 49.50-7);
3. Transporte aéreo de passageiros (regular – código 51.11-1 e não regular–
código 51.12-9);
4. Atividades auxiliares dos transportes aéreos (código 52.40-1);
5. Transporte Fluvial de Passageiros (formalmente, Transporte por navegação
interior de passageiros em linhas regulares, código 50.22-0);
80 Cadastro Geral de Empregados e Desempregados - Portal Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Base RAIS online, disponível em http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php.
189
6. Locação de automóveis sem condutor (código 77.11-0).
7. Agências de viagens (código 79.11-2);
8. Operadores turísticos (código 79.12-1);
9. Serviços de reserva e outros serviços de turismo não especificados
anteriormente (código 79.90-2); e,
É importante ressaltar que tais atividades representam apenas uma parte do total
de 46 definidas pelo IBGE para composição do grupo das características do turismo
(Tabela 8, Anexo 1). A seleção procurou identificar aquelas com reflexo sobre a
demanda do turismo doméstico para o município e mais provavelmente direcionadas a
prestação de serviços prioritariamente para turistas (e não a população residente).
Ou utilizando o conceito proposto pela metodologia adotada no Sistema de
Ocupações Turísticas do Brasil (SIMT) elaborado pelo IPEA, que apresenta o valor do
coeficiente de atendimento turístico mais próximo de 1,0 - ou seja, equivalente a
100% de atendimento aos turistas, conforme discutido na seção 2.1 (ÁRIAS, 2006;
2008b).
Segundo esta metodologia proposta pelo IPEA, as atividades do grupo
Alojamento e da classe Agências de Turismo comporiam juntas o chamado Núcleo das
ACTs, caracterizado por concentrar as atividades econômicas com coeficientes de
atendimento turístico superiores a 0,7 - ou seja, com pelo menos 70% do atendimento
direcionado aos turistas (ÁRIAS, 2006, p. 5).
No entanto, ainda não há estudos para estimativa destes coeficientes de
atendimento turístico para o nível geográfico municipal e a inclusão das demais sete
classes de atividades econômicas como variáveis dependentes de mensuração do
construto exógeno empregos, constitui uma hipótese simplificadora assumida pela
presente pesquisa.
Segundo estimativas do IPEA com base nos dados estatísticos de 2008, as ACTs
eram responsáveis no mês de dezembro pela ocupação de 2,037 milhões de pessoas no
Brasil (2,5% do total de empregados e trabalhadores domésticos levantados pela
PNAD desse ano, estimados em 82,199 milhões), 879 mil das quais (43% do total)
correspondentes a empregos formais e 1,158 milhão, a ocupações informais (57% do
total).
Segundo o mesmo estudo do IPEA, em 2008 a região Sudeste concentra a maior
parte das ocupações do setor no País (45% do total e 52% do emprego formal),
190
seguida pela região Nordeste (27% do total e 19% do emprego formal), pelo Sul (14%
do total e 17% do emprego formal) e pelas regiões Norte e Centro-Oeste (ambas com
7% do total e 8% e 5%, respectivamente do emprego formal) (IPEA, 2011, p. 16; 25).
Além disso, este estudo aponta que apenas três estados do Sudeste – SP, RJ e MG
– são responsáveis por cerca de 50% do emprego formal nas ACTs, seguidos pelos
estados do PR, RS, BA e SC, com participação em torno de 5% e 6% cada (IPEA,
2011, p. 25).
Este estudo do IPEA também indica haver uma variação do patamar da
formalidade dos empregos no setor do turismo tanto segundo as atividades
econômicas, quanto por região geográfica.
A Figura 49 apresenta a distribuição do grau de formalidade das ocupações de
turismo no Brasil por atividade característica do turismo (ACT) enquanto a Figura 50
ilustra esta distribuição por região geográfica, ambas com base neste estudo do IPEA
que utiliza dados das pesquisas RAIS/MTE e PNAD/IBGE de 2008 (IPEA, 2011).
Figura 49. Nível de formalidade do emprego por Atividade Característica do Turismo (ACTs) no Brasil (2008)
Fonte: IPEA (2011, p. 70).
Figura 50. Nível de formalidade do emprego das Atividades Características de Turismo (ACTs) por região geográfica (2008)
Fonte: IPEA (2011, p. 70).
27 30
50 5346 43
73 70
50 4754 57
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro-Oeste Brasil
% Formais % Informais
191
Portanto, a ausência do uso de qualquer fator de correção para os dados originais
de vínculos empregatício coletados da base RAIS implica a adoção de algumas
hipóteses simplificadoras para o modelo proposto, em função das desconsiderações:
a) dos empregos informais;
b) da variação da representação dos empregos informais por atividade
econômica considerada;
c) da variação da representação dos empregos informais devido a localização
geográfica do município.
Vale também ressaltar que a relação das Atividades Características do Turismo
(ACTs) selecionadas para composição do construto endógeno empregos turísticos,
inclui três atividades não consideradas na composição dos construtos exógenos
correspondentes ao segmento de distribuição dos serviços turísticos (agências,
operadoras e reservas turísticas).
As variáveis propostas para medida do construto empregos turísticos no destino,
coletadas na base RAIS para os anos-base 2009, 2010 e 2011, são listadas no Quadro
31 do Anexo 2, e correspondem aos valores do total de trabalhadores com vínculo
formal ativo em 29 de dezembro de cada ano.
A Figura 51 ilustra sua representação gráfica com nove indicadores modelados
reflexivamente.
Figura 51. Construto Empregos Turísticos
Fonte: Elaboração da autora
3.8.2.2 Salários pagos nas Atividades Características do turismo
A receita total gerada pela atividade turística no destino, expressa pelo chamado
PIB Turístico, é uma das variáveis associadas à competitividade turística nos modelos
propostos por (KIM, 2000) e (FERNÁNDEZ e RIVERO, 2010a; 2010b).
192
De fato, o PIB Turístico seria a medida ideal para expressar os efeitos da atividade
turística sobre a economia local do destino, no caso do modelo proposto nesta
pesquisa, representado pelos municípios brasileiro e, portanto, equivalente ao PIB
turístico municipal – ou seja, a participação da receita correspondente no PIB
municipal.
No entanto, ainda não há indicador institucional disponível no Brasil nem mesmo
para o País, muito menos ainda para o nível municipal e assim como no caso da
mensuração da geração de empregos também neste caso é necessário adotar algum
dado secundário como Proxy.
No Brasil, a principal fonte de dados sobre a estrutura dos serviços empresariais
não financeiros é a Pesquisa Anual de Serviços (PAS) realizada e publicada pelo
IBGE (2012a). Este estudo tem abrangência regional e apresenta resultados detalhados
até o nível estadual.
Uma peculiaridade da PAS em relação às demais pesquisas econômicas anuais
produzidas pelo IBGE para outros setores econômicos específicos, diz respeito à
abrangência de um conjunto de sete segmentos de atividades econômicas
genericamente referidas como setor produtor de serviços, correspondendo a várias
seções da CNAE 2.0 (IBGE, 2012a).
Dentre tais atividades incluem-se dois tipos de serviços que incluídos no chamado
núcleo das ACTs, conforme conceito proposto pelo IPEA (2011, p. 37): os serviços de
alojamento e aqueles prestados por agências de viagens e operadores turísticos (e
outros serviços de turismo)81.
Para estas atividades a pesquisa PAS - Tabela 81 (IBGE, 2012a, p. 166-167)
estima os respectivos valores anuais no Brasil da receita operacional líquida, do valor
adicionado bruto e dos salários82 além do pessoal ocupado (empregos formais) e
número de empresas (estes últimos extraídos da RAIS Vínculo, também conhecida
como RAIS Trabalhador).
Analisando-se estes dados é possível verificar que existe uma correlação entre os
dados da receita operacional líquida e os salários pagos, ou em outras palavras, estimar
81 Incluídos respectivamente nos segmentos dos “Serviços prestados principalmente às famílias” e dos “Serviços profissionais, administrativos e complementares” da pesquisa PAS (IBGE, 2012a). 82 Formalmente “Salários, retiradas e outras remunerações’, incluindo participação nos lucros e honorários da diretoria, remuneração de sócios cooperados (no caso das cooperativas de trabalho) e as retiradas pró-labore (2012a).
193
a parcela desta receita utilizada para pagamento de salários dos empregos formais do
setor.
Em 2010, o total de salários pagos no Brasil para todo o grupo dos serviços não
financeiros empresariais analisados pela PAS correspondia a 19,8% do total da Receita
operacional líquida. No caso específico dos serviços de alojamento, os salários pagos
no Brasil representavam 24,7% da receita operacional líquida, enquanto no caso dos
serviços prestados pelas agências e operadores turísticos, este valor correspondia a
26,7%.
No entanto, pelos dados desta pesquisa só é possível fazer tal estimativa no nível
nacional, não estando disponíveis os dados das receitas operacionais líquidas destas
atividades econômicas para unidades geográficas menores (regiões, estados ou
municípios).
Em face desta limitação, propõe-se utilizar diretamente os dados dos salários
pagos disponíveis na RAIS Vínculo para o nível municipal como Proxy da receita
turística, para operacionalização do modelo proposto nesta pesquisa, considerando-se
para tal o mesmo conjunto de ACTs selecionado para medida do construto Empregos
Turísticos (subseção 3.8.2.1).
As variáveis propostas para medida do construto Salários Pagos nos empregos
turísticos (formais) do destino, foram coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011, e
são listadas no Quadro 32 do Anexo 2.
Os valores adotados para estas variáveis correspondem aos extraídos da RAIS
Vínculo, que no caso são relativos à remuneração do trabalhador no mês de dezembro
de cada ano e expressos em salários mínimos. Nesta tese adotam-se os valores com
duas casas decimais (que quando acumulados representam as massas salariais
correspondentes), multiplicados pelos valores do salário mínimo brasileiro vigente em
cada ano83 a fim de serem expressos em moeda corrente (Mil Reais).
A Figura 52 ilustra o construto ‘Salários Pagos nos empregos turísticos do
destino’, com seus nove indicadores modelados reflexivamente.
83 Valores e fundamentos legais correspondentes extraídos da série histórica disponível a partir do ano de 1940, em http://www.portalbrasil.net/salariominimo.htm#sileiro. Respectivamente iguais a: R$ 465,00 em 2009 (Lei nº 11.944, de 28/05/2009), R$ 510,00 em 2010 (Lei nº 12.255, de 15/06/2010) e R$ 545,00 em 2011 (Lei nº 12.382, de 25/02/2011).
194
Figura 52. Construto Salários pagos nos Empregos Turísticos
Fonte: Elaboração da autora
3.8.2.3 Fluxo turístico de passageiros para o destino
Como o modelo proposto na presente pesquisa adota municípios, como unidade
de análise e, o turismo doméstico no Brasil, como base de sua concepção, tais
indicadores devem ser adaptados para medidas coerentes com este contexto.
Como já citado (subseção 3.8.2), a fim de tornar as variáveis dependentes
consideradas coerentes com os indicadores da oferta turística, expressos pelo construto
de infraestrutura de turismo do município (subseção 3.8.1.1), além de registros
estatísticos da demanda turística expressa em volume de desembarque de passageiros
em voos domésticos, considera-se também na operacionalização do modelo
indicadores da demanda do transporte rodoviário interestadual de passageiros.
Desta forma, utilizam-se os registros estatísticos e administrativos,
disponibilizados respectivamente pela ANAC e pela ANTT, sendo as variáveis
propostas para medida do construto, coletadas para os anos-base 2009, 2010 e 2011,
listadas no Quadro 34 do Anexo 2.
No caso dos dados correspondentes ao número de passageiros voos domésticos é
importante ressaltar que a unidade de contagem de movimento de passageiros em
aeroportos refere-se a passageiros embarcando, desembarcando e em conexão. Assim,
um passageiro em um voo doméstico direto, por exemplo, é contado duas vezes (uma
vez no aeroporto de origem e outra vez no aeroporto de destino), enquanto um
passageiro em conexão é contado "n" vezes dependendo do número de conexões do
seu voo.
SALÁRIOS PAGOS TURISMO
Salários trens Turísticos
Salários Ag. Viagens
Salários Op. Turismo
Salários Reservas Turísticas
Salários Alojamento
Salários Aux. Transp. Aéreos
Salários Aéreas
Salários Locadoras
Salários Fluviais
195
A Figura 53 ilustra o construto Fluxo turístico para o destino, com seus quatro
indicadores modelados reflexivamente.
Figura 53. Construto Fluxo Turístico
Fonte: Elaboração da autora
3.8.3 Modelo conceitual proposto
Finalmente, a Figura 54 apresenta os construtos teóricos propostos relacionados à
competitividade turística sustentável assim como as direções destas relações
pressupostas nesta pesquisa com base na revisão da literatura (Capítulo 2) e
coerentemente com o contexto do estudo, ou seja, considerando-se os municípios
brasileiros como unidade de análise de destino e o mercado de turismo doméstico no
País.
Figura 54. Modelo Teórico inicial da pesquisa
Fonte: Elaboração da autora.
Desta forma, o modelo conceitual proposto, ilustrado na Figura 54, considera a
competitividade turística sustentável como um construto endógeno de segunda ordem
e um total de seis construtos exógenos, que representam os potenciais fatores
determinantes da competitividade turística sustentável, macroconstruto ao qual são
ligados formativamente: infraestrutura de turismo, infraestrutura de tecnologias da
196
informação e comunicação, educação, desenvolvimento socioeconômico, patrimônio e
cultura e preservação ambiental.
Além disso, considera-se no domínio conceitual proposto para o macroconstruto
competitividade turística sustentável o conjunto de três construtos endógenos, que
representam indicadores finalísticos do desempenho turístico observado. Estes
construtos são relacionados reflexivamente a competitividade turística, e expressos em
termos da geração de empregos diretos na atividade turística local e fluxo turístico
(rodoviário interestadual e aéreo doméstico) para o destino.
Em relação aos construtos endógenos Empregos e Salários pagos no Turismo, é
necessário ressaltar que embora tenham o papel de representar o resultado ou
desempenho da atividade turística para o município, uma vez que são medidos no
modelo através dos dados secundários da RAIS (pelo conjunto de atividades
econômicas discutidas anteriormente nas subseções 3.8.2.1 e 3.8.2.2) não diferenciam
o turismo receptivo do emissivo. Ou seja, o uso destes dados da RAIS representa uma
limitação do modelo à medida que dados correspondentes ao turismo emissivo
também estão sendo considerados como medida da atividade de turismo nos
municípios.
Uma vez definida a operacionalização de todos os construtos considerados no
modelo proposto, é necessário proceder às análises estatísticas descritivas dos dados
coletados, para finalmente definir a versão do modelo operacionalizado que será
testado empiricamente.
O tratamento e as análises dos dados coletados são detalhados na próxima seção
(3.9) e a versão final do modelo operacionalizado é apresentada na seguinte (seção
3.10).
3.9 Tratamento e Análise de dados
Esta seção descreve os procedimentos adotados na presente pesquisa para
tratamento e análise estatística dos dados secundários coletados, através dos registros
estatísticos e administrativos, correspondentes às variáveis observadas do modelo
teórico proposto de competitividade turística sustentável (Figura 43) e associadas aos
nove construtos endógenos e exógenos considerados e detalhados nas subseções
anteriores (3.8.1 e 3.8.2).
Os dados coletados são tratados e analisados em duas etapas, utilizando-se dois
conjuntos de técnicas e softwares de análises estatísticas uni e multivariada.
197
A primeira etapa de análise empírica dos dados, em todas as aplicações, é
realizada com base em medidas de estatística descritiva e análise exploratória de
dados, através do software SPSS v. 15 (SPSS 15.0 for Windows Evaluation Version,
2006).
Na segunda etapa, dedicada à análise empírica do modelo teórico proposto,
aplica-se o método de Modelagem de Equações Estruturais (MEE)84, utilizando-se a
técnica de estimação dos Mínimos Quadrados (Parciais Partial Least Squares – PLS,
ou mais precisamente Partial Least Squares Path Modeling - PLS-PM) – através do
uso do software SmartPLS 2.0 (RINGLE, WENDE e WILL, 2005).
3.9.1 Análise dos dados
A opção do uso de um modelo de mensuração com construtos formativos, leva a
exigência da análise prévia da existência de colinearidade alta entre os indicadores
selecionados para representação deste tipo de construto no modelo proposto.
Além disso, ao término da coleta dos dados, a primeira exigência para aplicação
de técnicas de análises estatísticas multivariadas é analisá-los e tratá-los
adequadamente uma vez que o poder estatístico destas técnicas “requer conjuntos
maiores de dados e suposições mais complexas do que as encontradas em análises
univariadas” (HAIR JR. et al., 2005, p. 52).
Um dos aspectos a se analisar é a presença e a estrutura dos chamados dados
ausentes (missings85) na população definida, pois embora por definição não estejam
diretamente representados nos resultados, podem ter impactos substanciais na natureza
e qualidade da análise estatística destes resultados.
Outro aspecto que se recomenda analisar nos dados coletados para análise
estatística multivariada, é a presença de outliers (dados extremos) na subpopulação-
alvo do estudo.
A técnica adotada na presente pesquisa para análise do teste empírico do modelo
teórico proposto é a Modelagem de Equações Estruturais (MEE) utilizando-se o
método de estimação dos Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares - PLS).
A Modelagem de Equações Estruturais (MEE) surgiu na década de 1980 (HAIR,
RINGLE e SARSTEDT, 2011a) e engloba um conjunto de técnicas estatísticas
multivariadas de segunda geração, no sentido de que se constitui uma extensão das
84 No inglês, Structural Equation Modeling (SEM). 85 Denominados também por alguns autores como dados perdidos (HAIR JR. et al., 2005) ou ainda dados omissos.
198
técnicas multivariadas mais tradicionais, particularmente da Regressão Múltipla e da
Análise Fatorial (HAIR JR. et al., 2005, p. 466).
Tem por objetivo estimar uma rede de relações causais, definida de acordo com
um modelo teórico que liga dois ou mais construtos teóricos, os quais são medidos por
uma série de indicadores observáveis. A ideia básica é que a complexidade de um
sistema pode ser estudada levando-se em conta a rede de causalidade entre os
conceitos latentes (VINZI, TRINCHERA e AMATO, 2010, p. 47).
O conjunto de técnicas associadas à Modelagem de Equações Estruturais (MEE)
pode ser dividido em dois grupos, dependendo do método de estimação adotado
(CHIN, 1998; BIDO, DIÓGENES DE SOUZA et al., 2010; HENSELER e CHIN,
2010):
1. O primeiro é conhecido como Modelagem de Equações Estruturais baseado
em análise de covariâncias (MEEBC)86, sendo também referenciado como
hard modeling;
2. O segundo é conhecido como Modelagem dos Mínimos Quadrados Parciais
(Partial Least Squares) - MEEPLS ou apenas PLS-PM – sendo baseado na
análise de componentes e também referenciado como soft modeling.
Há ainda certa confusão na terminologia relacionada ao segundo grupo
(TENENHAUS et al., 2005) sendo necessário distingui-lo do método de Regressão
Múltipla por Mínimos Quadrados Parciais (ou PLS-Regression) – inicialmente
desenvolvido para estudos econométricos e muito utilizado na área de quimiometria.
Existem diversos estudos (REINARTZ, HAENLEIN e HENSELER, 2009;
RINGLE et al., 2009) e edições especiais inteiras de periódicos dedicados a comparar
estes dois grupos de técnicas de Modelagem de Equações Estruturais (MEE), os quais
apresentam diferenças de terminologia, de objetivos e naturalmente de aplicação.
O Quadro 14 resume as principais características dos dois grupos de técnicas de
Modelagem de Equações Estruturais (CHIN, 2000; KUBOTA, 2007, p.107;
ZWICKER; SOUZA e BIDO, 2008; HAIR JR. et al., 2009; ROBERTS e
THATCHER, 2009; HAIR, RINGLE e SARSTEDT, 2011a; MARTÍNEZ e
MARTÍNEZ, 2011).
Conforme observado por Hair et al. (2009), ainda que os modelos estruturais
desenvolvidos por uma ou outra técnica possam parecer idênticos, existem diferenças
86 No inglês, Covariance-based structural equation models (CBSEM).
199
substanciais entre eles em termos da estimação e interpretação dos resultados, tendo
ambos vantagens e desvantagens e, devendo por isso ser considerados mais como
complementares do que como concorrentes (REINARTZ, HAENLEIN e HENSELER,
2009; HENSELER e CHIN, 2010).
A adoção do método de estimação baseado em componentes do PLS no presente
estudo é motivada por vários aspectos, sobretudo pelo uso de construtos formativos,
pela não normalidade dos dados (mesmo após a transformação logarítmica), pela
existência de construtos com poucos indicadores e por aplicar-se a um tema com,
relativamente, pouco desenvolvimento teórico.
Quadro 14. Comparativo dos modelos de estimação PLS e por covariância em Modelagem de Equações Estruturais
Fonte: Elaboração da autora
A modelagem por PLS faz parte uma família de algoritmos alternados de mínimos
quadrados, que estendem os métodos de análise multivariada tradicionais de análise
200
por componentes principais e por correlação canônica (HENSELER e SARSTEDT,
2013).
Os modelos de mensuração obtidos (PLS path models) são formalmente definidos
por dois conjuntos de equações lineares denominados: modelo interno (inner model) –
também chamado modelo estrutural - e modelo externo (outer model) - ou modelo de
mensuração. O modelo interno especifica as relações entre os construtos, enquanto o
modelo externo inclui as relações entre os construtose seus indicadores.
No entanto, diferentemente da modelagem baseada na covariância na qual os
modelos de mensuração e estrutural são estimados separadamente, na modelagem por
PLS estes modelos são estimados simultaneamente.
A qualidade de um modelo estimado por PLS deve ser analisada três etapas
(TENENHAUS et al., 2005; VINZI, TRINCHERA e AMATO, 2010):
(1) qualidade do modelo de mensuração;
(2) qualidade do modelo estrutural; e,
(3) qualidade do modelo global ou seja, do conjunto de equações estruturais de
regressão obtidas.
A análise da qualidade do modelo de mensuração refere-se a análise da validade e
da confiabilidade dos construtos e portanto, depende da opção do pesquisador pelo uso
de indicadores formativos ou reflexivos para concepção destes construtos, ambos
adotados na presente pesquisa (os formativos nos construtos exógenos e os reflexivos
nos construtos endógenos).
No caso de construtos reflexivos, a adequação do modelo de mensuração deve
considerar a: confiabilidade dos itens individuais, a validade convergente das medidas
associadas aos construtos e a validade discriminante (HULLAND, 1999).
A confiabilidade mede o grau em que um conjunto de indicadores de construtos
são consistentes em suas medidas. Particularmente no caso de construtos reflexivos os
indicadores são confiáveis quando são altamente interrelacionados (HAIR JR. et al.,
2005, p.466).
A medida mais comumente utilizada para medir a confiabilidade de construtos
reflexivos é o coeficiente alfa de Cronbach (α), cujo valor varia entre 0 e 1 com
valores próximos de 0 indicando ausência de consistência interna, enquanto valores
próximos a 1 indicam alta consistência interna. Na prática adota-se o valor de 0,7
201
como o mínimo aceitável para considerar um construto reflexivo, sendo aceitável o
valor de 0,6 em estudos exploratórios (HAIR JR. et al., 2005, p.489).
Outra medida também utilizada para avaliar a confiabilidade de um construto
reflexivo é a confiabilidade composta (composite reliability), calculada a partir das
cargas fatoriais associadas aos indicadores do construto, através da seguinte fórmula
(FORNELL e LARCKER, 1981, p.45):
Con:iabilidadedoconstruto =�∑ >��?��@�(�� � �A����' B����#C
�∑ >��?��@�(�� � �A����' B����#CD∑ εE (Eq. 3)
Onde : ε, é o erro de mensuração de cada i-ésimo indicador do construto.
O erro de mensuração corresponde a diferença (1 – confiabilidade) do indicador,
que é igual ao quadrado da carga padronizada do indicador. O valor aceitável deve
exceder 0,50 – que mais ou menos equivale a um carga padronizada igual a 0,7 (HAIR
JR. et al., 2005, p.490).
Segundo os autores que propuseram esta medida de de confiabilidade (FORNELL
e LARCKER, 1981) trata-se de um indicador superior ao alfa de Cronbach pois sua
medida não é influenciada pelo número de indicadores que formam o construto.
Finalmente, a validade discriminante de um construto reflexivo é calculada
através da medida da Variância Média Extraída (Average Variance Extracted, ou
simplesmente, AVE), a qual analisa se um construto compartilha mais variância com
suas medidas do que com outros construtos (FIGUEIREDO, 2009) e é complementar a
medida de confiabilidade do construto (HAIR JR. et al., 2005), sendo calculada
através da seguinte fórmula (FORNELL e LARCKER, 1981, p.45-46):
VariânciaMédiaExtraída�AVE# =∑�-LMNLOPLQRM,L,OSLTMR3,ULTLOC#
∑�-LMNLOPLQRM,L,OSLTMR3,ULTLOC#D∑ ε/ (Eq. 4)
Desta forma, quando o valor da Variância Média Extraída (AVE) é menor do que
0,50 significa que a variância atribuída ao erro de mensuração (ε) é maior do que a
capturada pelo construto, e portanto, a validade dos indicadores e do construto
questionável (FORNELL e LARCKER, 1981, p.46).
A Tabela 3 resume os critérios discutidos acima de validação de construtos
reflexivos no modelo de mensuração, a partir dos valores críticos sugeridos por (HAIR
JR. et al., 2005).
202
Tabela 3. Parâmetros de referência para validação da adequação de construtos reflexivos – Modelo de mensuração
Aspecto Avaliado Parâmetros aceitáveis
Confiabilidade Composta > 0,70
Variância Média Extraída (AVE) > 0,50
Validade Convergente t-value > 1,96; p < 0,05
Carga fatorial > 0,50
Fonte: (HAIR JR. et al., 2005)
Estas medidas e critérios não se aplicam para avalição de construtos formativos.
Na verdade, de forma geral, a validade de construtos formativos é um tema
controverso.
Alguns especialistas consideram inaceitável até mesmo a aplicabilidade de
qualquer medida quantitativa do ponto de vista conceitual (HOWELL; BREIVIK e
WILCOX, 2007a; WILCOX, HOWELL e BREIVIK, 2008; EDWARDS, 2011; FINN
e WANG, 2012), contrariando as evidências da crescente produção acadêmica voltada
a defender a abordagem formativa e os problemas decorrentes de uma má
especificação dos modelos automaticamente como reflexivos (MACKENZIE,
PODSAKOFF e JARVIS, 2005; PETTER, STRAUB e RAI, 2007; COLTMAN et al.,
2008; DIAMANTOPOULOS, 2008; DIAMANTOPOULOS, RIEFLER e ROTH,
2008; ROY, 2008; RUIZ et al., 2008; BAXTER, 2009; RINGLE et al., 2009;
DIAMANTOPOULOS, 2010; HARDIN e MARCOULIDES, 2011; HARDIN et al.,
2011; SALZBERGER e KOLLER, 2012; CADOGAN e LEE, 2013; LEE, N. e
CADOGAN, 2013).
Tanto a aplicação do método de estimação do PLS para Modelagem de Equações
Estruturais (PLS-PM), quanto a abordagem de mensuração com indicadores
formativos contam ainda com relativamente pouca produção científica, tanto
internacionalmente (ROY, 2008) quanto no Brasil. Porém, tem se observado um
crescente interesse acadêmico nos últimos anos em ambos os temas (BIDO et al.,
2010; 2012).
Em 2007, Kubota (2007) que também adotou esta abordagem em sua tese de
doutorado assim como o uso do PLS-PM, identificou a existência de apenas dois
estudos que utilizaram o método de estimação do PLS para análise de Modelagem de
Equações Estruturais no Brasil.
203
Bido et al (2010) apresenta uma análise desta evolução comparando os resultados
de dois levantamentos sobre o uso do PLS-PM: o primeiro realizado por Henseler,
Ringle e Sinkovics (2009) em periódicos internacionais e o segundo nos eventos da
Associação Nacional de Pós-graduação e Pesquisa em Administração (ANPAD) no
Brasil, respectivamente nos períodos entre 1990-2006 e 2001 e 2007.
A Figura 55 ilustra os resultados destes levantamentos que contabilizam um total
de 52 artigos (22 deles publicados em journals internacionais da área de marketing e
os 19 restantes nos encontros anuais da ANPAD no Brasil).
Figura 55. Evolução das publicações utilizando PLS-PM
Fonte: (BIDO et al., 2009)
A escassez de publicações voltadas ao uso do PLS-PM é ainda mais pronunciada
quando se consideram apenas aquelas que envolvem a aplicação de modelos
formativos em estudos empíricos, uma vez que a maior parte das publicações que
discutem modelos formativos apresenta discussões metodológicas, muitas delas
baseadas em estudos experimentais ou em simulações de dados (FRANKE,
PREACHER e RIGDON, 2008; GUDERGAN et al., 2008).
O aprofundamento da revisão de literatura sobre modelos formativos identificou
além da pesquisa de Kubota (2007; KUBOTA e NOGUEIRA, 2007), cinco outros
estudos empíricos internacionais (BRUHN, GEORGI e HADWICH, 2008; RUIZ et
al., 2008; KRIŽMAN, 2010; THONGRATTANA e PERERA, 2010; ELIAS, 2011;
HENSELER, WILSON e WESTBERG, 2011) e quatro estudos nacionais mais
recentes (THOMAZ e BRITO, 2010; NETTO, CARNEIRO e DE OLIVEIRA, 2012;
SANTOS, N. D. M., 2012; TUMELERO, DOS SANTOS e KUNIYOSHI, 2012)
aplicados a diferentes áreas, além daqueles especificamente desenvolvidos para
mensuração da competitividade turística de destinos (MAZANEC, WÖBER e ZINS,
204
2007; ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b; MAZANEC e RING, 2011) já
discutidos no capítulo de revisão da literatura (subseção 2.4.3).
Os especialistas que defendem o uso de modelos formativos sugerem que a
análise dos resultados de estudos empíricos deve verificar os seguintes aspectos
(HULLAND, 1999; DIAMANTOPOULOS e WINKLHOFER, 2001; HAIR, RINGLE
e SARSTEDT, 2011a):
(a) a especificação do conteúdo do construto;
(b) a especificação dos indicadores (variáveis observadas) associados ao
construto;
(c) a existência de multicolinearidade entre os indicadores;
(d) a validade externa e,
(e) a validade discriminante.
Henseler, Ringle e Sinkovics (2009) também destacam quatro etapas similares (ou
critérios) para análise da validade de construtos formativos:
(a) validade nomológica (ou seja, a confirmação da existência de correlações
significativas entre os construtos no modelo conforme previsto pela teoria);
(b) validade externa;
(b) significância dos pesos fatoriais (outer weights) dos indicadores; e,
(d) multicolinearidade.
As abordagens sugeridas por estes autores
A análise da significância dos parâmetros estimados em modelagem de equações
estruturais no PLS - coeficientes estruturais (path coefficients), pesos fatoriais (outer
weights) e cargas fatoriais (outer loadings) - é estimada por técnicas de reamostragem
não-paramétricas, do tipo jacknife ou bootstrap (KUBOTA, 2007; HAIR, RINGLE e
SARSTEDT, 2011a).
Além da análise da significância dos pesos fatoriais de cada indicador no
construto é importante também avaliar seus valores absolutos, os quais indicam a
importância relativa de cada indicador no construto. Quando ambos, valores absolutos
e significância do peso fatorial não são significantes, não há indicação da relevância
do indicador no conteúdo do construto formativo e o pesquisador deve decidir por
mantê-lo ou não no modelo baseado na teoria, ou seja, na revisão da literatura (HAIR,
RINGLE e SARSTEDT, 2011a).
205
Bootstrapping é a opção disponibilizada no software SmarPLS utilizado na
presente pesquisa. Trata-se de uma forma de reamostragem na qual os dados
analisados são repetidamente amostrados com substituição para estimação do modelo
(HAIR JR. et al., 2005, p. 486).
A aplicação da técnica de bootstrapping no SmartPLS apresenta os resultados do
teste de distribuição t de Student. A hipótese nula Ho é que os coeficientes estruturais
(path coefficients) sejam iguais a zero. Para grandes amostras, adota-se 1,96 como
valor crítico mínimo para t, com significância de 99,5%.
Outro ponto importante na análise de construtos formativos é a verificação da
existência de multicolienaridade entre os indicadores (HAIR, RINGLE e SARSTEDT,
2011a), cuja presença pode causar dificuldades na estimação do modelo
(DIAMANTOPOULOS, RIEFLER e ROTH, 2008).
Como observado por Hair (2005, p. 165), a multicolinearidade é um problema de
dados e não de especificação de modelo. A tarefa do pesquisador é (i) avaliar a
existência e o grau de multicolinearidade entre as variáveis selecionadas para seu
modelo e (ii) estimar seu impacto sobre os resultados do modelo estimado e propor
eventuais ações corretivas quando necessário.
Os efeitos da multicolinearidade no modelo podem ser tanto sobre a qualidade da
estimação quanto sobre a capacidade de explicação.
Em termos da explicação, a multicolinearidade pode ter dois efeitos: (i) induzir a
um valor reduzido do coeficiente de determinação (R2) estimado, tornando cada vez
mais difícil acrescentar uma única previsão explanatória mesmo a partir de variáveis
adicionais e, (ii) tornar a determinação da contribuição de cada variável independente
mais complicada à medida que os efeitos das variáveis independentes associadas ficam
“misturados” ou confusos (HAIR JR. et al., 2005, p. 165).
Além destes efeitos na explicação, a multicolienaridade pode influenciar
fortemente a estimação dos parâmetros (pesos fatoriais e coeficientes estruturais) dos
modelos de mensuração e estruturais, assim como os resultados dos testes de
significância correspondentes (HAIR JR. et al., 2005, p. 165).
A literatura cita diversas abordagens para lidar com a multicolienaridade dos
dados (DIAMANTOPOULOS, RIEFLER e ROTH, 2008). Bollen e Lennox (1991)
argumentam que indicadores que são altamente correlacionados representam
206
combinações lineares quase perfeitas contendo muito provavelmente informações
redundantes.
A partir dessa visão, uma das correntes de análise da multicolinearidade de dados
sugere o uso do chamado Fator de Inflação da Variância - ou VIF, do inglês Variance
Inflation Factor (DIAMANTOPOULOS e WINKLHOFER, 2001; HENSELER,
RINGLE e SINKOVICS, 2009).
O Fator de Inflação da Variância (VIF) é o inverso do chamado Valor de
Tolerância. Mede o grau com que cada variável independente de uma Regressão
Múltipla é explicada pelas demais variáveis independentes associadas ao construto
(HAIR JR. et al., 2005). Assim, valores muito pequenos de Tolerância (VIFs altos)
denotam a existência de colinearidade elevada entre as variáveis independentes.
Um valor de referência de corte comumente adotado em Regressão Múltipla
considera que uma Tolerância de 0,10 – equivalente a valor de VIF de 10 – é
indicativa de grau considerável de colinearidade, uma vez que corresponde a uma
correlação múltipla de 0,95 (HAIR JR. et al., 2005).
Diversos estudos empíricos a partir de modelos formativos
(DIAMANTOPOULOS e SIGUAW, 2006) sugerem a adoção deste mesmo valor de
referência adotado para Regressão Múltipla, quer seja VIF > 10 como indicativo de
alta colinearidade entre os indicadores.
Como em modelos de mensuração formativos a multicolinearidade é ainda mais
problemática Diamantopoulos e Siguaw (2006) recomendam uma medida mais
conservativa, sugerindo o uso de valores de VIF superiores a 3,3.
Henseler, Ringle e Sinkovics (2009), no entanto, observam que qualquer valor de
VIF>1 já é indicativo da existência de multicolinearidade e deve servir como alerta
para o pesquisador para busca de eventuais ações corretivas.
Bido et al. (2010) realizaram uma simulação para testar quais os efeitos da
multicolinearidade nos parâmetros estimados por PLS-PM e até que ponto ela seria
aceitável. Os resultados obtidos reforçam a recomendação de Henseler, Ringle e
Sinkovics (2009), ou seja, que qualquer valor de VIF > 1 inviabiliza a interpretação
dos pesos fatoriais obtidos para o modelo de mensuração, sem ter efeito, porém, sobre
os coeficientes estruturais correspondentes do modelo estrutural.
207
Nestes casos, os autores (BIDO et al., 2010) recomendam possíveis ações
corretivas, similares as também sugeridas por Peter, Straub e Rai (2007) e
Diamantopoulos e Siguaw (2006).
A análise do modelo estrutural por sua vez engloba tanto a avaliação dos efeitos
de cada construto exógeno sobre os construtos endógenos, quanto a capacidade
preditiva do modelo como um todo.
Nesta etapa, deve-se analisar os coeficientes estruturais obtidos para cada
construto (em relação ao construto central, ou seja, o inner model) quanto ao grau de
significância (também por meio de boostrapping), a coerência do sinal (positivo ou
negativo) e sua magnitude (significância prática) para as hipóteses formuladas.
O PLS-PM tem como objetivo principal a minimização do erro, ou de modo
equivalente, a maximização da variância explicada dos construtos endógenos. Desta
forma, a análise do modelo estrutural é feita através de indicadores similares àqueles
utilizados em análise de regressão múltipla, quer sejam do coeficiente de determinação
(R2) ou do chamado coeficiente ajustado de determinação - ou R2 ajustado
(KUBOTA, 2007, p.111; HAIR, RINGLE e SARSTEDT, 2011a).
O valor de R2 pode variar entre 0 e 1. Os valores aceitáveis de R2 variam de uma
área do conhecimento para outra. Hair, Ringle e Sarstedt (2011a, p. 147) sugerem
adotar como regra geral, que valores de R2 para construtos endógenos iguais a 0,75;
0,50 e 0,25 sejam respectivamente indicativos de correlações substanciais, moderadas
ou fracas.
Adicionalmente, pode-se calcular o indicador de relevância preditiva de Stone-
Geisser (Q2), o qual avalia a capacidade preditiva do modelo e postula que ele é capaz
de prever adequadamente cada construto endógeno considerado (KUBOTA, 2007;
HAIR, RINGLE e SARSTEDT, 2011a, p.147).
Seu cálculo é feito por meio de uma técnica chamada blindfolding aplicável
apenas à construtos endógenos especificados reflexivamente e através da qual se omite
uma parte dos dados de um determinado bloco de indicadores durante a estimação dos
parâmetros, e depois se tenta estimá-la a partir dos parâmetros obtidos.
O procedimento toma um bloco de N casos e K indicadores e tira uma porção dos
dados até que se atinja o fim da matriz de dados, a partir da definição de uma distância
de omissão D (KUBOTA, 2007, p.111).
208
Hair, Ringle e Sarstedt (2011a) ressaltam que esta distância de omissão (D) não
deve ser um número inteiro múltiplo dos casos válidos em análise, e sugerem a
utilização de valores entre 5 e 10.
Dois tipos de indicadores da relevância preditiva de Stone-Geisser (Q2) do modelo
de mensuração são automaticamente calculados pelo software SmartPLS: o
coeficiente de comunalidade e o coeficiente de redundância.
O coeficiente de comunalidade mede a capacidade preditiva do modelo para cada
q-ésimo bloco (ou construto), equivalente à variância explicada a ele atribuída. Ele
pode ser definido como o somatório de todas as correlações ao quadrado dos
indicadores e seu respectivo construto (TENENHAUS et al., 2005, p.173; VINZI,
TRINCHERA e AMATO, 2010, p.57; TRINDADE, RIGHI e VIEIRA, 2012, p.731).
Por outro lado, o coeficiente de redundância mensura a qualidade do modelo
estrutural em relação a cada construto endógeno (CE) levando em conta o modelo de
mensuração. O índice é definido para cada j-ésimo construto endógeno existente no
modelo como (TENENHAUS et al., 2005, p.173; VINZI, TRINCHERA e AMATO,
2010, p. 58; TRINDADE, RIGHI e VIEIRA, 2012, p.731):
VWXYZXâZ86[\ = 8]V^$6ZX68[X]V\,, `a\) × c^�`a\ ← `a,#(Eq. 5)
Outro ponto importante na análise de modelos de mensuração formativos é a
avaliação da existência de heterogeneidade (observada ou não) entre os dados
coletados para análise empírica.
Assim como no caso de existência de multicolinearidade entre os indicadores, a
existência de heterogeneidade entre os dados pode influenciar a estimação dos
parâmetros, afetando diretamente os pesos fatoriais estimados e tornando
questionáveis os resultados da modelagem estrutural dos dados (HAIR, RINGLE e
SARSTEDT, 2011a).
Esta análise é particularmente importante para concluir sobre a exclusão definitiva
de indicadores do modelo que não apresentem resultado negativo quanto à
significância, porque como ressaltam Hair, Ringle e Sarstedt (2011a, p.146) nem
sempre a insignificância detectada é resultante de falta de relevância teórica, dado que
outra razão potencial pode ser a existência de estruturas heterogêneas de dados.
Assim, se os parâmetros estimados são afetados pela heterogeneidade, um
indicador formativo pode não ser significativo quando avaliado apenas no nível
agregado dos dados, mas pode haver uma ou mais subpopulações para as quais o
209
indicador seja significativamente relacionado com o construto em questão, ainda que
isso não se verifique para qualquer subpopulação (HAIR, RINGLE e SARSTEDT,
2011a).
Este tipo de análise poder ser feita por dois métodos distintos para a existência
de heterogeneidades observadas ou não observadas dos dados:
(a) Heterogeneidade observada de dados: A análise é feita estimando-se,
separadamente, os parâmetros do modelo a partir de subpopulações definidas
a priori por um critério indicado na revisão da literatura (por exemplo, por
alguma variável demográfica) (RIGDON, RINGLE e SARSTEDT, 2010) –
também conhecido como segmentação a priori; e,
(b) Heterogeneidade não observada de dados: Analisada por diferentes
abordagens com o objetivo de identificar classes latentes (ou seja, a priori
desconhecidas) entre os dados, ou seja, sem qualquer tipo de pré-
especificação dos grupos ou subpopulações (SARSTEDT, 2008).
Dentre tais abordagens destacam-se os seguintes métodos: PATHMOX,
Finite mixture PLS ou simplesmente, FIMIX-PLS (SARSTEDT,
SCHWAIGER e RINGLE, 2009; RINGLE, SARSTEDT e SCHLITTGEN,
2010; SARSTEDT e RINGLE, 2010; RIGDON et al., 2011; SARSTEDT et
al., 2011), Fuzzy PLS-PM, REBUS-PLS (Response-Based procedure for
detecting Unit Segments) (ESPOSITO VINZI et al., 2008) e PLS-PM
tipológico (ou simplesmente PLS-TPM).
Embora este tipo de análise seja aplicado a Modelagem de Equações Estruturais
há bastante tempo - sobretudo para estudo dos efeitos das chamadas variáveis
moderadoras, os métodos desenvolvidos para a Modelagem baseada na Covariância
(CBSEM) não são apropriados para a modelagem baseada no PLS (RINGLE,
SARSTEDT e MOOI, 2010). Desta forma, a aplicação no PLS-PM é relativamente
recente e ainda encontra-se em fase de sistematização (SARSTEDT, 2008).
Finalmente, a partir dos coeficientes estruturais obtidos, relacionados ao modelo
estrutural, é possível estimar os chamados efeitos diretos e indiretos entre os
construtos exógenos e endógenos, assim como o efeito total decorrente da soma dos
dois, sobre a competitividade turística sustentável.
Ainda que não existam índices robustos de medida da qualidade de ajuste do
modelo de mensuração aplicáveis a estimação por PLS-PM, alguns índices parciais de
210
medida da qualidade são comuns tanto nos estudos que adotam a metodologia, quanto
nos próprios softwares disponíveis no mercado.
3.9.1.1 Análise de dados ausentes (missing data)
Considerando a opção pelo uso de dados secundários e relativos à grande
número de casos – no caso, os 5.565 municípios existentes no País até final de 2012 –
a presença de dados ausentes na população-alvo do estudo é mais do que esperada,
uma vez que nem todos os dados coletados são oriundos de estudos censitários, e a
grande maioria das pesquisas amostrais não apresenta resultados para todos os
municípios.
Adota-se na presente pesquisa, a chamada abordagem de caso completo para
tratamento dos dados ausentes, a qual consiste na inclusão apenas dos casos com
dados completos na subpopulação a ser analisada.
Segundo (HAIR JR. et al., 2005), a abordagem de caso completo é apropriada a
pesquisas nas quais a extensão dos dados perdidos é pequena, a amostra é
suficientemente grande para permitir a eliminação destes casos, como na presente
pesquisa.
A base de dados de 1.007 municípios, resultante da aplicação do filtro de
delimitação da subpopulação dos municípios turísticos (discutida na Seção 3.5), ainda
apresenta quatro conjuntos de variáveis que apresentam alto volume de missings:
i) Indicadores de saneamento ambiental;
ii) Dados de dispersão idade-série escolar (ensino fundamental e médio);
iii) Despesas municipais por função; e,
iv) Salários totais pagos, empregos e salários médios.
O primeiro grupo, formado pelas variáveis de medidas de saneamento ambiental,
é o que apresenta maior volume de missings para duas das variáveis coletadas,
correspondentes a dados fornecidos pelo Sistema Nacional de Informações sobre
Saneamento (SNIS), referentes aos percentuais de: recuperação de material reciclável
no lixo coletado (672 casos de missings) e domicílios com coleta seletiva (826 casos).
Nestes casos, a fim de não comprometer o tamanho mínimo da subpopulação, a
solução adotada é naturalmente a exclusão destes dois indicadores como medidas do
construto Preservação Ambiental.
No segundo grupo (ii), formado pelas variáveis de medida da taxa de dispersão
idade-série (consideradas no construto Educação, detalhado na subseção 3.8.1.3), os
211
dados ausentes são decorrentes da cobertura da pesquisa realizada pelo INEP que
atinge um total de 5.000 municípios e causa a existência de um total de 70 municípios
com dados ausentes entre os casos resultantes da aplicação do filtro.
Já no caso do terceiro grupo (iii), das despesas municipais por funções, os dados
ausentes (36 casos) devem-se a exclusão na base de dados original de municípios que
não haviam entregado as informações de execução orçamentária do ano-base de 2010
até a data da extração dos dados (09.08.2011), ou que entregaram dados inconsistentes
os quais foram então excluídos da composição das estatísticas fornecidas pelo Sistema
FINBRA - o qual totaliza apenas 5.212 municípios para o ano-base de 2010
(MINISTÉRIO DA FAZENDA, 2011).
Uma das alternativas para lidar com os dados ausentes dos dois últimos grupos
(ii e iii) que incluem poucos casos (comparativamente ao primeiro grupo) seria a
aplicação de um novo filtro à base de dados a fim de excluir os casos correspondentes.
Porém, uma análise dos casos em questão indica que muitos deles equivalem à
municípios de elevado fluxo turístico (tais como Bonito-MS, Fernando de Noronha-PE
e Porto Seguro-BA, entre os casos ausentes das despesas por funções), incluindo até
mesmo capitais como Brasília (caso das despesas por funções) e Manaus (nas
informações obre distorção idade-série).
Desta forma, assim como no caso das variáveis do primeiro grupo (i), a opção de
tratamento dos missings para estes dois outros grupos (ii e iii) é desconsider as
variáveis no modelo e não os casos ausentes, o que em outras palavras equivale à
decisão por manter os 1.007 municípios resultantes da aplicação do filtro
anteriormente discutido.
Com relação ao último conjunto de dados (iv), referente aos salários médios por
atividade econômica do grupo das ACTs, a existência do alto volume de missings é
decorrente da inexistência de empregos (ocupações formais) – e, consequentemente,
dos valores dos salários totais pagos correspondentes – em diversos municípios.
Duas destas atividades econômicas não apresentam missings para os salários
médios calculados: Alojamentos (correspondente à classe CNAE 2.0: 55.10-8 – hotéis
e similares) e Total Salários (calculado a partir da soma dos dados de salários pagos e
empregos de todas das ACTs consideradas no modelo).
Assim, as variáveis correspondentes dos salários médios (do Grupo Alojamento
e do conjunto de todas as ACTs consideradas) serão as únicas a permanecer no
212
construto endógeno Salários, sendo todas as demais excluídas do mesmo no modelo de
mensuração.
Considerando-se as exclusões das variáveis decorrentes de existência de
missings discutidas acima (total de 21), o total de 73 variáveis inicialmente propostas
para o modelo reduz-se à apenas 52 variáveis (28,8% de redução).
3.9.1.2 Análise da correlação entre as variáveis observadas
Como já discutido anteriormente, em construtos formativos não há motivos para
se esperar que as medidas sejam correlacionadas. Pelo contrário, a existência de alta
colinearidade entre indicadores de construtos formativos pode ser problemática.
Por este motivo, foram analisadas as distribuições dos dados correspondentes de
dois dos construtos endógenos– Empregos e Salários formais - uma vez que utilizam
a mesma fonte secundária de dados e o mesmo conjunto de atividades econômicas
características do turismo (ACTs) e, portanto, espera-se que sejam, naturalmente, e por
definição, altamente correlacionados.
Constatada a existência desta alta correlação entre tais indicadores, um grupo
alternativo de medidas foi desenvolvido a partir do cálculo do valor correspondente do
salário médio mensal (razão entre os salários pagos totais e o total de empregos) para
cada uma das dez atividades econômicas consideradas e para o grupo formado pela
soma de tais atividades.
Além dos indicadores dos construtos endógenos, a mesma análise aplicada aos
construtos exógenos indicou a necessidade de se optar por manter apenas uma das
medidas relacionadas a conteúdos por definição correlacionados entre si,
especificamente:
i) Construto Infraestrutura de TICs: dentre as variáveis de medida de percentual
de domicílios com telefone – manteve-se apenas o dado correspondente a
existência de telefone fixo; e com computador – manteve-se apenas a
variável que combina a existência deste com acesso a Internet;
ii) Construto educação: foi mantida apenas a variável relativa à população com
curso superior completo como medida do nível de instrução;
iii) Construto Preservação ambiental: Foi excluída a variável referente à
proporção de domicílios com banheiro ou sanitário, mantendo-se apenas a
variável relativa a tal cobertura para existência de tratamento de esgoto.
213
3.9.2 Tratamento dos dados
3.9.2.1 Normalidade da distribuição dos dados
O passo seguinte na análise exploratória dos dados envolve testar as suposições
inerentes à aplicação das técnicas de análise multivariada. A suposição mais
fundamental é relacionada à normalidade univariada dos dados, ou seja, a
correspondência entre a distribuição individual das variáveis com a distribuição
normal, padrão de referência para os métodos estatísticos (HAIR JR. et al., 2005,
p.77).
Uma verificação preliminar da normalidade univariada dos dados foi feita
graficamente, por meio da visualização dos histogramas das distribuições de cada
variável, comparativamente à distribuição normal, um recurso disponível na opção
“análise de frequências” do software SPSS v.15.
Esta verificação preliminar indicou que a maioria das variáveis não apresenta
distribuição normal - notadamente aquelas relacionadas aos construtos endógenos,
correspondentes a medidas das ocupações e remuneração das atividades turísticas
(extraídas da RAIS), assim como a medidas do fluxo turístico (rodoviário e aéreo) de
passageiros para o destino (extraídas dos dados operacionais das agências ANTT e
ANAC).
Na verdade, há um razoável consenso na literatura sobre a dificuldade de se
obter dados normais em estudos empíricos na área de ciências sociais (WEST; FINCH
e CURRAN, 1995; BYRNE, BARBARA M., 2001; HAIR JR. et al., 2005;
ZACHARIAS, 2009) e há que se considerar que determinadas variáveis possuem de
fato uma distribuição não normal, não sendo razoável esperar-se que possam ser
normalmente distribuídas na população em estudo (ZACHARIAS, 2009).
Ademais a não-normalidade da distribuição dos dados correspondente à
variáveis consideradas em modelos de mensuração da competitividade turística de
destino é praticamente uma constante na literatura (MAZANEC, WÖBER e ZINS,
2007; ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b; MAZANEC e RING, 2011; WU,
LAN e LEE, 2012) sendo comum a aplicação de algum procedimento de
transformação de dados, sobretudo no que se refere às variáveis dependentes – na
maioria dos estudos internacionais representadas por dados de desembarques aéreos
internacionais (em volume e receita).
214
Desta forma, adotou-se na presente pesquisa a alternativa de aplicação da
transformada logarítmica, calculando-se o logaritmo decimal (base 10) dos dados para
as variáveis que apresentaram distribuições assimétricas e distantes da normalidade.
Um aspecto importante a se destacar neste sentido é a existência de diversos
casos com variáveis apresentando valores nulos na subpopulação em estudo, uma vez
que não se espera que todos os 1.007 municípios para análise apresentem ocupações
para todas as atividades turísticas consideradas no modelo, por exemplo.
Para evitar o problema de indeterminação decorrente da aplicação da
transformada logarítmica aos dados nestes casos adotou-se um procedimento corretivo
que atribui o valor unitário à estas variáveis. Em outras palavras, tal procedimento
atribui, automaticamente, a todas as variáveis (x) que possuem valor nulo, uma
aproximação tal que Log (x) =0, ou seja, tomando x =1.
Após a aplicação das transformações logarítmicas dos dados, foram calculados
os índices de assimetria e curtose para as distribuições de cada variável considerada no
modelo (tanto na forma original, quanto transformada) e aplicados dois testes
estatísticos recomendados por Hair Jr. et al (2005, p. 78) para análise do valor
estatístico (z) destes índices, através dos procedimentos disponíveis para análise
estatística descritiva no software SPSS v.15.
Os índices padronizados de assimetria e curtose (KLINE, 2004, p.51), e os
valores estatísticos (z) correspondentes (HAIR JR. et al., 2005, p.50) são calculados,
respectivamente pelas seguintes fórmulas:
Assimetria = ef(eC)f/C Curtose = eh
(eC)C
Onde, S2, S3 e S4 são respectivamente, os momentos 2º. , 3º. e 4º. da média (Eq.6)
iLOO,2jQM,L = k�� %�(� �lm no
i-pMQROj = qr�(���l^s no
Onde, N = tamanho da amostra (Eq. 7) A assimetria (skew) e a curtose (kurtosis) são duas medidas estatísticas que
indicam se uma distribuição aproxima-se da distribuição normal (KLINE, 2004).
A assimetria aponta se a distribuição unimodal é assimétrica com maior
concentração dos dados abaixo da média (assimetria positiva) ou se ao contrário,
acima da média (assimetria negativa). Desta forma, valores assimétricos fora do
intervalo (- 1, +1) indicam uma distribuição substancialmente assimétrica.
215
A curtose por sua vez, é uma medida da elevação ou do achatamento da
distribuição quando comparada à normal. Um valor positivo indica uma distribuição
relativamente elevada e um valor negativo uma distribuição relativamente achatada
(HAIR JR. et al., 2005, p.50).
Em uma distribuição normal os índices de assimetria e curtose devem assumir
valor zero, situação que dificilmente éobservada nas distribuições de dados empíricos.
Por isso, na prática é necessário certo nível de tolerância para aceitar uma distribuição
real com grau moderado de não-normalidade.
Kline (KLINE, 2004, p.50) comenta que como o valor absoluto do Índice
Padronizado de Assimetria (SSI) para uma distribuição normal é igual a 3,0, as
variáveis cujas distribuições apresentam valores absolutos acima deste, devem ser
consideradas como sendo extremamente assimétricas. Por outro lado, valores
absolutos do Índice de Curtose acima de 8,0 já são indicativos de não-normalidade na
distribuição dos dados, enquanto acima de 10,0 indicam distribuições com alto grau de
curtose e acima de 20,0 distribuições seriamente problemáticas.
Os valores estatísticos (z) dos Índices de Assimetria e Curtose são medidas
aplicáveis à análise do nível de significância para aceitação ou rejeição da hipótese de
normalidade da distribuição de dados. Um valor crítico comumente empregado é ±
1,96, correspondente a um nível de erro estatístico igual a 0,05 (HAIR JR. et al., 2005,
p.78).
O Quadro 15 resume os resultados obtidos na análise dos Índices de Assimetria e
Curtose para todas as variáveis que não apresentam missings e que, portanto, foram
mantidas no modelo para modelagem por meio do PLS (conforme discutido na
subseção 3.9.1.2).
Quadro 15. Testes de normalidade univaridada das variáveis sem missings
Variável Assimetria Curtose
Descrição Média Desvio Padrão
(σσσσ)
∆∆∆∆ (σσσσ - Média)
Valor Z Valor Z
% Cresc. Populacional 2000-2010 1,39 1,68 0,29 2,85 36,88 18,46 119,56
Distancia a Capital_1998 218,75 163,72 -55,03 0,81 10,50 0,50 3,24 Log PIB per capita 1,17 0,28 -0,89 0,25 3,21 1,35 8,75 IDH 0,76 0,06 -0,70 0,08 1,00 0,15 1,00 Patrimônios IPHAN 0,74 5,80 5,06 18,03 233,57 381,09 2.468,52 Patrimônios UNESCO 0,02 0,13 0,11 7,29 94,42 51,22 331,80 Log Área por Habitante -1,39 0,72 2,11 -0,34 -4,45 0,53 3,41 Log Área por Domicilio -1,90 0,72 2,62 -0,38 -4,90 0,49 3,20 % População c/ Energia 98,45 2,94 -95,51 -4,95 -64,12 30,65 198,56
216
Educação % Pop. 15-29 anos Alfabetizada 97,61 2,34 -95,27 -2,18 -28,24 5,03 32,59 % Pop s/ Fundamental Completo 45,21 7,68 -37,53 0,07 0,88 -0,27 -1,76 % Pop com Fundamental 18,67 4,99 -13,68 -0,03 -0,44 -0,13 -0,86 % Pop com Médio 18,67 4,99 -13,68 -0,03 -0,44 -0,13 -0,86 % Pop com Superior 5,86 3,14 -2,72 1,32 17,16 3,64 23,55
Aéreos e Rodoviários Aeródromos Publicos 0,40 0,56 0,16 1,49 19,32 4,78 30,94 Log Aeródromos Privados 0,11 0,27 0,15 2,94 38,10 10,58 68,56 Log Assentos Aéreos Dom. Oferta 0,54 1,56 1,02 2,74 35,49 6,04 39,10 Log Desemb. Voos Domésticos 0,34 1,00 0,66 2,87 37,23 6,92 44,86 Log Desemb. Pass. Aéreos Dom. 0,49 1,46 0,97 2,86 37,11 6,83 44,24 Log Assentos Mun. Rodov. 1,48 0,50 -0,97 -2,58 -33,45 4,70 30,45 Log Viagenspassam idaevolta Rod 3,52 1,26 -2,26 -1,94 -25,18 2,96 19,14 Log Linhas passam Rodov. 1,01 0,62 -0,39 -0,19 -2,40 -0,86 -5,56 Log Pass. Chegando 3,38 1,65 -1,73 -0,94 -12,17 -0,11 -0,73
Empresas
Log Empresas Fluviais 0,01 0,09 0,08 9,47 122,70 106,07 687,09 Log Empresas Auxiliares Aéreas 0,06 0,22 0,16 4,32 56,02 20,29 131,44 Log Empresas Locadoras 0,29 0,45 0,15 1,66 21,45 2,60 16,82 Log Empresas Cultura e Lazer 0,01 0,07 0,06 12,44 161,18 170,39 1.103,70 Log Total Empresas Aéreas 0,05 0,21 0,16 5,14 66,55 29,65 192,08 Log Total Empresas Alojamento 0,94 0,53 -0,41 0,34 4,42 0,15 0,94
Empregos
Log Empregos Locadoras 0,55 0,74 0,19 1,32 17,16 1,14 7,40 Log Empregos Ag. Viagens 0,81 0,70 -0,12 1,06 13,71 1,29 8,35 Log Empregos Total ACTs 1,39 0,66 -0,72 0,94 12,23 0,15 Log Empregos Total Aéreas 0,18 0,62 0,44 3,74 48,42 13,72 88,88 Log Empregos Total Alojamento 1,11 1,18 0,07 0,37 4,79 -1,39 -9,02 Log Empregos Auxiliares Aéreas 0,22 0,62 0,40 3,15 40,82 9,81 63,53 Salários Log Salários Total ACTs 4,78 0,81 -3,97 0,51 6,55 0,55 3,54 Salário Médio Alojamento 723,55 180,65 -542,91 1,85 23,96 6,98 45,19 Salário Médio Agências 816,41 350,87 -465,55 2,39 31,01 17,12 110,88 Salário Médio Total ACTs 3.500,31 6.677,38 3.177,07 15,49 200,67 333,63 2.161,11
Fonte: Elaboração da autora
Variável Assimetria Curtose
Descrição Média Desvio Padrão
(σσσσ)
∆∆∆∆ (σσσσ - Média) Valor Z Valor Z
Características Domicílios
% Domicílios c/ água potável 81,56 15,63 -65,93 -1,58 -20,44 2,86 18,55 % Domicílios c/ PC 35,37 14,06 -21,31 -0,11 -1,40 -0,77 -4,97 % Domicílios c/ PC e Internet 26,92 12,12 -14,81 0,17 2,15 -0,42 -2,75 % Domicílios c/ Telefone Fixo 33,61 18,03 -15,58 0,33 4,27 -0,86 -5,60 % Domicílios c/ Telefone Celular 83,66 9,33 -74,33 -2,21 -28,66 6,81 44,14
% Domicílios c/ Coleta de Lixo 87,51 13,37 -74,14 -1,57 -20,29 2,40 15,52
% Domicílios c/ Esgoto Tratado 48,88 32,18 -16,70 -0,03 -0,41 -1,37 -8,90
Saúde & Saneamento Log Doenças Mosquitos 100k 0,14 0,25 0,10 -1,08 -13,98 2,81 18,23 Mortalidade Infantil/1k 15,52 7,63 -7,89 0,83 10,79 3,28 21,27
217
Alguns resultados foram assinalados no Quadro 15, a fim de facilitar a
visualização das variáveis mais problemáticas e daquelas que passam nos testes de
normalidade aplicados.
As variáveis que apresentam distribuição com desvio-padrão (σ) acima da média
(um indicativo de não-normalidade) tiveram o valor correspondente da terceira coluna
assinalado em amarelo no Quadro 15, quando ∆ (diferença entre o desvio-padrão e a
média da distribuição) apresenta valor superior a 0. Por outro lado, os valores dos
Índices de Assimetria e Curtose assinalados em verde no Quadro 15 indicam que as
variáveis correspondentes passam nos testes de normalidade (assimetria < 3,0, curtose
< 8,0 e valores estatísticos z < |1,96|).
Para evitar o viés decorrente da diferença de tamanho dos municípios sobre os
resultados da análise estatística, todas as variáveis relativas às características sensíveis
ao tamanho do município foram utilizadas na forma relativa e não na absoluta.
Desta forma, ao invés do PIB municipal utilizou-se o PIB per capita, assim como
os indicadores de características demográficas por domicílios foram usados na forma
de proporção (porcentagem) em relação ao total de domicílios.
Finalmente, as variáveis referentes às medidas das duas densidades territoriais
municipais consideradas – populacional e habitacional – foram invertidas conforme
correção já adotada por Mazanec et al. (2007), uma vez que conceitualmente têm
efeito contrário sobre o grau de preservação ambiental quando comparadas às demais
medidas adotadas para os construtos.
3.9.2.2 Valores extremos (outliers)
Os outliers são observações atípicas com uma combinação única de
características que as tornam substancialmente diferentes das demais.
Embora não possam ser, por si só categoricamente definidos como benéficos ou
problemáticos, os outliers devem ser sempre avaliados, sobretudo pelo tipo de
informações que podem fornecer a respeito dos dados (HAIR JR. et al., 2005, p. 71).
Os outliers só se tornam problemáticos quando sua presença afeta de forma
significativa as relações entre as variáveis. Porém, a identificação de quais casos
específicos poderiam impactar significativamente tais relações não costuma ser uma
tarefa fácil (FIGUEIREDO, 2009).
A existência de outliers nos dados da subpopulação de 1.007 municípios foi
avaliada através da aplicação do procedimento “identify unusual cases”
218
disponibilizado no software SPSS v.15. O Quadro 16 ilustra o output deste
procedimento detalhando os 37 casos extremos identificados.
Quadro 16. Outliers identificados na subpopulação de 1.007 casos
No. Variável destacada Valor Município UF
1
% População c/ Energia
89,09% Itaituba PA
2 85,97% Altamira PA
3 77,45% Riachão MA
4 77,38% Feira da Mata BA
5 73,89% Maraú BA
6 71,28% Tarauacá AC
7 % População 15-29anos Alfabetizada 84,63% Araioses MA
8 PIB per capita 96,36 (R$/Hab) Guamaré RN
9
Patrimônios UNESCO
1 São Raimundo Nonato
PI
10 1 Poconé MT
11 1 Brasília DF
12 Patrimônios IPHAN
90 Salvador BA
13 139 Rio de Janeiro RJ
14 Salário médio pago em Ag. Viagem R$ 4.574,70 Águas Mornas (1) SC
15 Assentos Rodoviários Ofertados (Log) 0 Cruzeiro do Sul AC
16 Total de Aeródromos Privados (Log) 1,3 Porto Murtinho MS
17 Desembarques Aéreo de Passageiros (Log)
4,25 Tabatinga AM
18 4,1 Una BA
19
Empresas Transp. Fluvial Passageiros (Log)
1,23 Manaus AM
20 0,48 Parintins AM
21 1 Belém PA
22 1,41 Santarém PA
23 0,48 Cairu (2) BA
24 0,6 Camamu (2) BA
25
Empresas de Cultura e Lazer (Log)
1,08 Belo Horizonte MG
26 1,15 São Paulo SP
27 0,48 Porto Alegre RS
28 Empresas de Trens Turísticos (Log) 0,3 Campos do Jordão SP
29 Empregos Reservas Turísticas (Log)
1,11 Mar Vermelho AL
30 1,23 Barreirinhas MA
31
Empregos Transp. Fluvial Passageiros (Log)
1,08 Humaitá AM
32 2 Valença (2) BA
33 1,63 Vitória ES
34 Empregos Transporte Aéreo (Log) 2,43 Várzea Grande PI
35 Empregos Trens Turísticos (Log)
2,06 Balneário Camboriú SC
36 0,95 Fortaleza CE
37 Empregos Operadoras de Turismo (Log) 2,22 Recife PE
Notas: (1) Constam apenas uma única empresa e um único trabalhador registrados nesta classe de
atividade econômica no município, que tem o turismo como uma de suas principais atividades e as águas termominerais como principal atrativo turístico.
(2) Correspondem a dados relacionados ao transporte marítimo de passageiros e não propriamente fluvial.
Fonte: Elaboração da autora
219
As variáveis que mais contribuem para a classificação de um caso como
incomum (ou extremo) segundo este procedimento do SPSS, são denominadas reason
variables e o output apresentado pelo software informa aquela que representa o
principal motivo para que o caso tenha sido classificado como tal e seu valor
respectivo.
Dentre os 37 casos extremos (outliers) identificados, 11 são capitais (dados
correspondentes assinalados no Quadro 16).
A maioria destes casos é decorrente, direta ou indiretamente, da condição de
melhor grau de desenvolvimento econômico dos municípios das capitais em relação
aos demais municípios do país.
No entanto, Manaus-AM e Belém-PA que representam os dois grandes centros
comerciais da região norte do Brasil, são incluídos entre os casos citados devido à
particularidade de disporem de um sistema de transporte fluvial de passageiros,
associado à hidrovia do rio Solimões-Amazonas - a principal brasileira e o tronco
viário mais importante desta região.
O transporte hidroviário no Brasil é basicamente direcionado à modalidade
marítima, priorizando-se o de cargas voltado comércio internacional do país. Enquanto
o transporte fluvial, embora represente a modalidade mais econômica, é o menos
utilizado no país, com uma participação de apenas 4% na matriz de transporte
brasileira em 2010 (MINISTÉRIO DOS TRANSPORTES, 2010).
Porém, há regiões geográficas no Brasil que dependem quase que
exclusivamente da modalidade fluvial, como no caso da Amazônia, onde as distâncias
são grandes e não existem estradas ou ferrovias disponíveis (PEREIRA, e
WITKOSKI, 2012).
Este motivo também justifica a inclusão entre os casos extremos (outliers)
destacados no Quadro 16, dos municípios Parintins e Santarém, ambos situados no
estado do Pará, assim como do município Humaitá, no Amazonas, uma vez que os três
municípios são também localizados na região norte e atendidos pela hidrovia
Solimões-Amazonas.
Além destes municípios constam ainda no Quadro 16 três localizados na região
nordeste, para os quais o número de empresas de prestação de serviço de transporte
fluvial de passageiros foi considerado como a variável destacada para a ifentificação
220
dos mesmos como casos extremos: Cairu, Camamu e Valença ( situados no litoral sul
do estado da Bahia) além da capital do Espírito Santo, Vitória (na região sudeste).
O município de Cairu é localizado no litoral sul do estado da Bahia e representa
um dos dois municípios-arquipélagos do Brasil87, onde se encontra um conjunto de
ilhas que compõe o povoado de Morro de São Paulo, um importante destino turístico
brasileiro, ao qual se tem acesso unicamente pelo mar (partindo-se da capital Salvador,
ou do município de Valença, que por este motivo também está incluído no Quadro 16
- como outlier da variável relacionada ao total de empregos na atividade de transporte
fluvial de passageiros) ou pelo ar, a partir da capital Salvador.
O município de Camamu por sua vez é localizado na Costa do Dendê, que
funciona como um porto de embarcação marítima para o município de Barra Grande e
para a Baía de Camamu – considerada a terceira maior baía em extensão do país, com
acesso a estes dois municípios e também ao de Maraú, todos eles com expressiva
visitação turística.
Ou seja, diferentemente dos casos anteriores localizados na região norte, estes
quatro outros casos estão relacionados ao transporte marítimo e não fluvial, em
hidrovias. Desta forma, a classificação destas empresas como atividade econômica no
transporte fluvial corresponde possivelmente a um erro de registro na base RAIS, uma
vez que formalmente este tipo de transporte deveria estar associado apenas à
navegação hidroviária em rios.
Em relação aos casos extremos que envolvem estatíticas sobre serviços em trens
turísticos, três municípios estão incluídos no Quadro 16: Campos do Jordão-SP,
Fortaleza-CE e Balneário Camboriú-SC, sendo o primeiro associado a medida do
número de empresas locais desta atividade econômica e os outros dois às ocupações
correspondentes.
A Estrada de Ferro Campos do Jordão, em São Paulo, conta com um serviço de
trem turístico ligando as cidades de Campos do Jordão e Santo Antônio, num trajeto
de duas horas e meia que percorre a Serra da Mantiqueira.
O destino turístico Balneário Camboriú-SC oferece um sistema de transporte
teleférico composto de 47 bondinhos aéreos, e localizados no Parque Unipraias88 que
representa o principal equipamento turístico da cidade.
87 O segundo é Fernando de Noronha-PE. 88 http://www.unipraias.com.br/
221
Segundo da Associação Brasileira das Operadoras de Trens Turísticos Culturais
(ABOTTC), em 2012 o Brasil tinha apenas 32 trens turísticos em operação
distribuídos entre 11estados das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste e mais de cinco
milhões de passageiros escolheram os trens como meio de transporte em 2011, volume
33% maior que o do ano anterior (MTUR, 2012).
Ainda que alguns casos identificados como extremos (outliers), incluídos no
Quadro 16, sugiram tratar-se de municípios cujos registros pelo menos no caso das
variáveis destacadas representem informações declaradas na base RAIS por engano
como discutido acima, optou-se por não excluir nenhum dos 37 casos na análise
empírica do modelo.
3.10 Modelo operacionalizado da pesquisa
Considerando-se a análise detalhada da operacionalização dos construtos
(discutida na subseção 3.8), a análise e tratamento preliminares dos dados
correspondentes às variáveis de medida destes construtos (discutidos na subseção 3.9),
torna-se possível apresentar o modelo operacionalizado a partir do modelo teórico
proposto na pesquisa (Figura 54).
A Figura 56 ilustra o modelo incluindo a operacionalização dos construtos com um
total de 33 variáveis (selecionadas das 73 cogitadas inicialmente para fazer parte do
modelo, ou seja, uma redução de mais de 57% do total inicial), destacando também a
forma com que cada variável foi considerada, a fim de testar empiricamente o modelo
utilizando o software SmartPLS - original (assinaladas em azul) ou logarítmica
(assinaladas em vermelho).
3.11 Matriz de amarração metodológica
Concluída a apresentação do detalhamento do método adotado é possível se
construir a chamada Matriz de Amarração Metodológica da pesquisa, instrumento
proposto por Mazzon (1981; 1983; TELLES, 2001; CARVALHO, 2010), com o
objetivo de ilustrar sistemicamente a qualidade metodológica do estudo - entendida
como a adequação entre modelo proposto, os objetivos, as perguntas e as hipóteses
formuladas, assim como as técnicas de tratamento e análise de dados assumidos.
222
Figura 56. Modelo teórico operacionalizado
Fonte: Elaboração da autora
223
Quadro 17. Matriz de amarração metodológica da pesquisa
Fonte: Elaboração da autora
Modelo Teórico Objetivos da Pesquisa Perguntas da Pes quisa Hipóteses da Pesquisa Variáveis no modelo
Específico:Construir e testar um modelo quantitativo que permita identificar os fatores que influenciam a competitividade turística sustentável de destinos turísticos, assim como estimar seus efeitos sobre este construto no contexto do turismo doméstico no Brasil e considerando municípios como unidade de análise.
Todas Todas Todas
Gerais: i) Identificar os fatores determinantes da competitividade turística sustentável no contexto brasileiro a partir da revisão da literatura sobre o tema;
1) Quais os fatores que influenciam a competitividade turística sustentável de
destinos turístico no Brasil?
ii) Delimitar as variáveis associadas a estes fatores que sejam capazes de expressá-los quantitativamente adotando-se os municípios turísticos brasileiros como definição de destino;
2) Como dimensionar estes fatores considerando municípios como unidade de
análise de destino turístico?
iii) Determinar indicadores de desempenho turísticoque sejam aplicáveis ao contexto do turismodoméstico no Brasil e capazes de explicar odesempenho da atividade do turismo no nível dedesagregação geográfica municipal, espressando oconceito de competitividade turística de destinos noBrasil;iv) Propor um modelo matemático para a competitividade turística sustentável de destinos brasileiros;
v) Esboçar o panorama atual do grau decompetitividade turística de municípios Brasil nocontexto do turismo doméstico;vi) Colaborar para o desenvolvimento de ferramentas que possam vir a ser utilizadas como subsídio para o apoio à tomada de decisões estratégicas por gestores públicos e privados associados à atividade turística nos municípios brasileiros.
Todas Todas Todas
3) Como estes fatores estão relacionados com a competitividade turística sustentável de forma a explicar o desempenho turístico
destes municípios?
H1, H2, H3, H4,
H5 e H6
(Infra1,..., Infra11); (TIC1,...TIC7);
(Educ1,..., Educ8); (Desenv1,...,Desev9);
(Cult1,...,Cult4); (Amb1,...,Amb9).
H7, H8 e H9
(Emprg1,...,Emprg9); (Sal1,...,Sal9);
(Fluxo1,...,Fluxo4)
224
Desta forma, este instrumento permite apresentar um resumo da estruturação da
pesquisa e checar a coerência entre os elementos nela considerados, como, por
exemplo, se o método escolhido é capaz de responder as perguntas de pesquisa
formuladas.
O Quadro 17 apresenta a Matriz de Amarração Metodológica desta tese com os
códigos citados para as variáveis adotadas no modelo (coluna “Variáveis no modelo”)
conforme as identificações consideradas nos Quadros de descrição apresentados no
Anexo 2.
3.12 Limitações metodológicas da pesquisa
Como qualquer pesquisa, o presente estudo apresenta limitações conceituais e
metodológicas, as quais devem ser consideradas na generalização e análise de seus
resultados. Estas limitações decorrem, sobretudo, das escolhas metodológicas e
representam oportunidades para estudos futuros.
Uma das limitações refere-se ao desenvolvimento do modelo a partir de dados
de corte transversal (cross-section) e não longitudinal, baseando sua análise num único
momento - o ano de 2010.
Apesar dos dados relativos aos anos-base de 2009 e 2011 também terem sido
coletados, os mesmos não foram utilizados na modelagem separadamente ou mesmo
por uma base composta pelos dados dos três anos seguidos. No entanto, o desenho
longitudinal poderia agregar informações relevantes ao modelo e permitir a
identificação de tendências.
Outra limitação da pesquisa refere-se ao fato de se haver mapeado os construtos
unicamente a partir da literatura não se tendo realizado pesquisa qualitativa para
adicionar diferentes perspectivas à compreensão dos mesmos ou ainda para validar
aquelas dotadas.
A associação de pesquisa qualitativa também poderia viabilizar o uso de
indicadores de percepções do consumidor em relação à atratividade do destino. Sob
esta ótica seria possível, por exemplo, avaliar a importância relativa atribuída à
existência de patrimônios culturais, naturais e históricos e não apenas levar em
consideração o número destes patrimônios reconhecidos pelo IPHAN e pela
UNESCO, que foi a opção quantitativa adotada para medir o construto Patrimônio e
Cultura no modelo proposto.
225
A delimitação da subpopulação utilizada para testar empiricamente o modelo
também constitui uma limitação do estudo.
O critério de ausência de dados perdidos é uma opção guiada mais pela prática do
que pela teoria ou pela observação direta dos municípios turísticos no Brasil. O fato de
um município contar ou não com os dados secundários adotados publicados em
alguma das fontes secundárias utilizados na pesquisa, não constitui em si uma prova
de que deva ou não fazer parte dos municípios brasileiros com maiores fluxos de
passageiros (no caso, nos modais considerados, aéreo e rodoviário) e receitas
decorrentes da atividade do turismo no Brasil.
Ou seja, é possível que dentre os 4.558 municípios excluídos desta subpopulação,
existam destinos cujos resultados da atividade turística sejam relevantes para a
economia local, ainda que não apresentem empresas ou ocupações classificadas nas
atividades econômicas na classe ‘Agências de viagens’ (código 79112 na CNAE 2.0) e
no grupo Alojamento (classes ‘Hotéis e similares’, código 55108 e ‘Outros tipos de
alojamento não especificados anteriormente’, código 55906, na CNAE 2.0).
Independente da opção escolhida para tal delimitação, a comparação da
competitividade turística entre destinos muito heterogêneos, como no caso dos 1.007
municípios utilizados para testar empiricamente o modelo teórico proposto, também
deve ser considerada uma limitação metodológica. Considerando a enorme
desigualdade socioeconômica observada entre as diversas regiões geográficas do
Brasil, o grupo de 1.007 reúne inevitavelmente municípios de diferentes níveis de
desenvolvimento (ponto já discutido anteriormente na revisão da literatura) assim
como distintos segmentos turísticos qualquer que seja o critério de segmentação
considerado.
A utilização de dados secundários é outra limitação metodológica do estudo.
Tanto no que se refere ao uso de registros estatísticos, pelo fato de não terem sido
elaborados para o objetivo desta pesquisa, quanto, sobretudo, no que se refere ao uso
dos registros administrativos.
Ainda em relação às limitações introduzidas no modelo pelo uso de dados
secundários na composição dos indicadores, é necessário ressaltar a restrição imposta
aos possíveis resultados econômicos da atividade turística para o município.
O modelo operacionalizado considera para representação destes resultados três
construtos endógenos, de primeira ordem, dependentes da Competitividade Turística
226
Sustentável: ocupações (empregos) e salários respectivos pagos para um conjunto
restrito a nove atividades econômicas.
Tais atividades incluem três atividades adicionais relativas ao setor de distribuição
de serviços turísticos (agências de viagem, operadoras de turismo e empresas de
reservas turísticas), além das atividades utilizadas para medir as empresas que
compõem o construto exógeno ‘Infraestrutura de Turismo’ do destino – descritas na
subseção 3.8.1.1 e correspondentes aos setores de alojamento, transportes de
passageiros (aéreo, fluvial e em trens turísticos) e locação de automóveis.
Além das limitações inerentes à base RAIS (comuns, portanto, às medidas tanto
do construto exógeno quanto dos construtos exógenos finalísticos) deve-se destacar a
limitação da incapacidade destes dados de separar a parcela destes serviços prestados à
própria população local - como já discutido nos estudos de ocupação turística do
IPEA - , quanto de separar a parcela que não corresponde a serviços característicos da
demanda (foco destes construtos endógenos) e da oferta (foco apenas dos construtos
exógenos) turísticas no caso das atividades de distribuição, uma vez que se espera que
as agências de viagem, as operadoras de turismo e as empresas de reservas turísticas
também comercializem serviços de outros destinos além daqueles do próprio
município, ou em outras palavras atuem simultaneamente em atividades de turismo
emissivo e receptivo.
Finalmente, é necessário considerar as limitações próprias do método de
Modelagem de Equações Estruturais, e mais especificamente, daquele que adota a
técnica de Estimação por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-PM, Partial Least
Squares Path Modeling) utilizada na presente pesquisa para testar empiricamente o
modelo proposto.
Uma destas limitações diz respeito à hipótese da existência de estrutura linear nas
relações entre os construtos e destes com seus respectivos indicadores.
O algoritmo do software adotado nesta pesquisa para a estimação por PLS-
PM( SmartPLS) pressupõe que todas estas relações sejam lineares, o que nem sempre
é a realidade uma vez que podem ser melhor representadas por outro tipo de função
matemática.
227
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.1 Perfil da população
Conforme já discutido nos capítulos anteriores sobre a revisão de literatura
(Capítulo 2) e o método (Capítulo 3), ainda não há uma definição consistente do grupo
de municípios que represente os ‘municípios turísticos’ do Brasil - entendidos como
aqueles nos quais o turismo enquanto atividade econômica tem de fato um peso
relevante para a economia local - a própria delimitação da subpopulação deste estudo
já constitui um resultado de interesse da pesquisa.
Apresenta-se aqui uma análise detalhada do perfil desta subpopulação formada
por 1.007 (19,9% do total) dentre os 5.565 municípios brasileiros ativos até final de
2012, incluindo as 27 capitais. Estes municípios concentravam em 2010, 67,58% da
população brasileira (190.732.694 habitantes) (IBGE, 2011c).
A Tabela 4 resume a distribuição geográfica destes municípios na subpopulação
testada na pesquisa, por região geográfica e Unidade da Federação (UF), assim como o
percentual que o total de municípios nesta subpopulação representa sobre o total de
municípios existentes em cada região e estado.
Tabela 4. Distribuição geográfica dos municípios turísticos na amostra da pesquisa
Região / UF Total de Municípios Subpopulação da Pesquisa
No. Municípios
% na Pesquisa
% do Estado
Norte 450 (8,1% Brasil) 48 4,8% 10,7% Rondônia 52 15 1,5% 28,8%
Acre 22 4 0,4% 18,2%
Amazonas 62 4 0,4% 6,5%
Roraima 15 1 0,1% 6,7%
Pará 144 14 1,4% 9,7%
Amapá 16 4 0,4% 25,0%
Tocantins 139 6 0,6% 4,3%
Nordeste 1.794 (32,2% Brasil) 214 21,3% 11,9% Maranhão 217 20 2,0% 9,2%
Piauí 224 9 0,9% 4,0%
Ceará 184 29 2,9% 15,8%
Rio Grande do Norte 167 12 1,2% 7,2%
Paraíba 223 12 1,2% 5,4%
Pernambuco 185 35 3,5% 18,9%
Alagoas 102 10 1,0% 9,8%
Sergipe 75 11 1,1% 14,7%
Bahia 417 76 7,5% 18,2%
228
Região / UF Total de Municípios Subpopulação da Pesquisa
No. Municípios
% na Pesquisa
% do Estado
Sudeste 1.668 (30,0% Brasil) 391 38,8% 23,4% Minas Gerais 853 135 13,4% 15,8%
Espírito Santo 78 29 2,9% 37,2%
Rio de Janeiro 92 43 4,3% 46,7%
São Paulo 645 184 18,3% 28,5%
Sul 1.188 (21,3% Brasil) 278 27,6% 23,4% Paraná 399 89 8,8% 22,3%
Santa Catarina 293 80 7,9% 27,3%
Rio Grande do Sul 496 109 10,8% 22,0%
Centro Oeste 466 (8,4% Brasil) 76 7,5% 16,3% Mato Grosso do Sul 78 24 2,4% 30,8%
Mato Grosso 141 21 2,1% 14,9%
Goiás 246 30 3,0% 12,2%
Distrito Federal 1 1 0,1% 100%
Total 5.565 1.007 100,0% 18,1%
Fonte: Elaboração da autora a partir dos dados da pesquisa
A região sudeste concentra a maior parte (38,8%) dos municípios da
subpopulação do estudo, seguida pelas regiões Sul (27,6%) e nordeste (21,3%), com as
regiões centro-oeste (7,5%) e norte (4,8%) reunindo a menor parte dos casos.
Em termos de distribuição por Estado (UF), São Paulo concentra o maior número
de casos (municípios) na presente pesquisa (18,3% dos 1.007 municípios), seguido por
Minas Gerais (13,4%) e Rio Grande do Sul (10,8%), com todos os demais Estados
reunindo menos de 10% dos casos.
Esta distribuição não é proporcional à participação das regiões no total Brasil em
número de municípios, embora seja coerente com os resultados da demanda turística
medida pela última pesquisa da FIPE sobre a caracterização e o dimensionamento do
turismo doméstico no Brasil com base nos dados de 2011 (FIPE e EMBRATUR,
2012).
Tal pesquisa aponta que em termos de número de turistas e, sobretudo de seus
gastos as regiões mais economicamente desenvolvidas respondiam pelos maiores
contingentes do turismo receptivo doméstico, justamente com destaque para a região
sudeste com 36,5% da destinação do fluxo de visitação do País (em número de
turistas) e 35,0% das receitas das viagens domésticas no País (FIPE e EMBRATUR,
2012).
Ainda segundo esta pesquisa (FIPE e EMBRATUR, 2012), na região sudeste São
Paulo concentra o maior fluxo do turismo receptivo doméstico do País e da receita
229
correspondente (19,4% do receptivo e 18,9% das receitas), seguido por Rio de Janeiro
(19,4% do receptivo e 8,8% das receitas), Minas Gerais (6,9% do receptivo e 5,4% das
receitas) e Rio Grande do Sul (6,5% do receptivo e 5,6% das receitas).
Também nesta pesquisa, a região sudeste era seguida pelas regiões nordeste
(30,0% do receptivo e 30,8% das receitas) e sul (18,5% do receptivo e 18,9% receitas),
com as regiões centro-oeste (9,9% do receptivo e 10,3% das receitas) e norte (5,1% do
receptivo e 5,0% das receitas) representando parcelas menores de participação sobre o
turismo doméstico no País (FIPE e EMBRATUR, 2012).
4.2 Modelos de Mensuração e Estruturais
O modelo operacionalizado de mensuração da competitividade turística
sustentável (Figura 56), foi modelado através do software SmartPLS, a partir dos
dados das variáveis correspondentes relativos ao ano de 2010.
Os resultados dos parâmetros resultantes desta modelagem foram analisados
quanto ao grau de significância através dos valores das estatísticas t (t-values) obtidos
por meio da aplicação do algoritmo bootstrapping, considerando-se para tal 5.000
reamostragens e os 1.007 casos (tamanho da subpopulação em estudo), conforme
sugerido por Hair Jr. et al (2011a, p.145) para modelos formativos e adotado na
maioria dos estudos empíricos que utilizam tais modelos estimados por PLS-PM
(RIGDON et al., 2011)
Primeiramente foi analisado o outer model (modelo de mensuração), verificando-
se as cargas e pesos fatoriais (outer e weight loadings), tanto no que diz respeito à
significância (avaliada através dos resultados do bootstrapping), quanto à coerência do
sinal em relação aos demais indicadores do construto.
E em uma segunda etapa, foi analisado o inner model (modelo estrutural)
verificando-se os coeficientes estruturais (path coefficients) estimados e os índices da
capacidade preditiva do modelo como um todo.
4.2.1 Análise do modelo de mensuração (outer model)
Duas variáveis incluídas no modelo operacionalizado (Figura 56) apresentaram
sinais negativos, ou seja, indicativos da influência negativa sobre o construto
diferentemente dos demais indicadores: Infra 12 (Assentos aéreos ofertados), no
construto Infraestrutura de Turismo e Amb1 (Densidade Populacional), no construto
Preservação Ambiental. Ambas foram excluídas do modelo de mensuração.
230
Mesmo após a exclusão destas variáveis, a mesma situação repetiu-se com a
variável Amb2 (densidade habitacional), que foi igualmente excluída do construto
Preservação Ambiental.
No entanto, a exclusão destas duas variáveis, de medida da densidade territorial,
não foi suficiente para solucionar o problema do construto Preservação Ambiental
uma vez que com os dois outros indicadores remanescentes (Amb4 e Amb5,
respectivamente medidas da proporção de domicílios que dispõem de serviços de
tratamento de esgoto e coleta de lixo), o construto passou a contar com um improvável
coeficiente estrutural (path coefficient) negativo sobre a competitividade turística
sustentável.
Problema similar a este já tinha sido observado em estudos empíricos da literatura
(MAZANEC; WÖBER e ZINS, 2007; WU, LAN e LEE, 2012). A solução proposta
nesta pesquisa é similar àquela adotada em vários destes estudos, quer seja a definição
de um novo construto reunindo as variáveis de medida da Preservação ambiental e do
Desenvolvimento socioeconômico (mantendo o nome do construto resultante como
Desenvolvimento).
Esta solução é apoiada pela literatura da área de desenvolvimento
socioeconômico, uma vez que as duas variáveis restantes de medida do construto
Preservação Ambiental (Amb4 e Amb5) são também indicadores do sistema de
saneamento, um conceito por definição diretamente associado ao grau de
desenvolvimento local.
4.2.2 Análise do modelo estrutural (inner model) inicial
Todos os coeficientes estruturais (path coefficients) estimados para o modelo
estrutural apresentam-se significativos ao nível de 99,9% (estatística t > 3,29) com
exceção daquele correspondente ao construto Educação (formado por apenas dois
indicadores) estimado apenas ao nível de 99% (t = 2,695) de significância estatística.
Além disso, um dos construtos endógenos - correspondente aos Salários Médios
nas atividades turísticas formais do turismo no município, medido por duas variáveis
(salários médios das atividades econômicas Agências de Viagens e Alojamento em
hotéis e similares) – apresentou um valor de R2 relativamente baixo (0,262).
Este resultado equivaleria em tese à rejeição da Hipótese H8 da pesquisa – a qual
postula que a competitividade turística sustentável do município está positivamente
relacionada aos Salários Pagos nos empregos formais das atividades características do
231
turismo (ACTs) consideradas no estudo - e, portanto, à eliminação do construto
correspondente no modelo.
De fato espera-se uma correlação implícita entre os indicadores de dois dos três
construtos endógenos considerados no modelo teórico proposto: Salários médios e
Empregos.
Estes construtos são estimados a partir das estatísticas dos Salários Pagos (massa
salarial) e das ocupações (empregos), ainda que o construto Salários tenha sido
incluído no modelo como Proxy da receita da atividade turística para o destino - ou
seja, em última análise um Proxy da renda gerada pelo turismo para o município – e
avaliado pela renda individual dos trabalhadores com vínculo formal (dados RAIS) em
atividades econômicas características do turismo no município.
Desta forma, propõe-se uma reespecificação do modelo teórico proposto,
unificando os construtos Empregos e Salários-médios e seus respectivos indicadores,
sendo o novo construto resultante renomeado então como “Renda”.
O modelo reespecificado resultante considera sete construtos (5 exógenos e 2
endógenos) associados ao macroconstruto competitividade turística sustentável e é
reproduzido na Figura 57.
Figura 57 – Modelo Reespecificado com Fluxo e Renda
Fonte: Elaboração da autora.
4.2.3 Análise do Modelo reespecificado com Fluxo e Renda
Em relação à significância estatística dos parâmetros obtidos pela modelagem dos
dados, no software SmartPLS, os resultados obtidos considerando-se o modelo
reespecificado com dois construtos endógenos Fluxo e Renda indicam que:
INFRAESTRUTURA de TIC
EDUCAÇÃO
PATRIMÔNIO & CULTURA
H7H2
H4
H5
DESENVOLVIMENTO SOCIOECONÔMICO
H3
INFRAESTRUTURA de TURISMO
COMPETITIVIDADE
TURÍSTICA
SUSTENTÁVEL
FLUXOTURISMO
H1
RENDATURISMO
H8 e H9
232
1) A grande maioria dos pesos fatoriais, associados aos indicadores do modelo,
é significativa ao nível 99,99% (t > 3,29) e cinco delas ao nível de 99,9% (ou
seja, t > 2,58), nominalmente:
• Infra14 (Assentos rodoviários ofertados em linhas interestaduais, t =
3,016) e Infra15 (Aeródromos públicos, t = 2,608), associadas ao construto
Infraestrutura de Turismo;
• TIC3 (percentual de domicílios com telefone fixo, t = 2,968) associada ao
construto Infraestrutura de TICs;
• Pat4 (t = 2,873) e Pat1 (t = 2,953) correspondentes ao número de
patrimônios IPHAN e UNESCO respectivamente e associadas ao construto
Patrimônio e Cultura;
2) Um único indicador associado ao construto Desenvolvimento, TIC1
(percentual da população que vive em domicílios com energia elétrica),
mostrou-se ser pouco significativo (t = 1,887, ou seja, ao nível de 90%
apenas).
Além disso, este último indicador (TIC1) apresenta simultaneamente, baixa
significância (t = 1,887) e baixo peso fatorial (0,053), o que é indicativo para sua
exclusão do modelo (HAIR, RINGLE e SARSTEDT, 2011a).
O modelo estrutural final resultante é ilustrado com todas as variáveis
consideradas na Figura 58, destacando-se os valores correspondentes estimados (sem
Bootstrapping) para as cargas, pesos fatoriais e coeficientes estruturais de todos os
construtos, assim como os coeficientes de determinação (R2) para o macroconstruto,
de segunda ordem, Competitividade Turística Sustentável (Compet Tur) e para os dois
construtos endógenos (Renda e Fluxo).
Os valores estimados dos coeficientes de determinação (R2) para os construtos
Renda (0,613) e Fluxo (0,448) Turísticos, destacados na Figura 58, são indicativos da
existência de uma relação apenas moderada entre estes dois construtos e o construto
competitividade turística sustentável, ainda que este último exerça influência
significativa sobre ambos, como pode ser inferido pelos valores estimados para os
coeficientes estruturais correspondentes destas relações (0,783 e 0,670,
respectivamente).
Figura 58. Modelo. Modelos de mensuração e estrutural reespecificado com Fluxo e Renda
Fonte: Dados da pesquisa
233
234
No entanto, a magnitude destas relações pode ser induzida pela existência
de multicolinearidade entre os indicadores, e/ou de heterogeneidade na
estrutura dos dados (conforme discutido anteriormente na subseção 3.9.1),
aspectos ainda não analisados.
O Quadro 18 apresenta os resultados obtidos para o modelo estrutural,
com as respectivas cargas fatoriais (com Bootstrapping), desvios padrões,
erros padrões e estatísticas t estimados pelo SmartPLS e os fatores de
inflação de variância (VIF) estimados pelo SPSS.
Quadro 18. Resultados do modelo de estrutural – Pesos e Cargas fatoriais dos indicadores
Notas: (1) O SmartPLS fornece estimativas para os chamados outer weights (ou pesos fatoriais) e outer
loadings (ou cargas fatoriais). Os primeiros são aplicáveis a construtos formativos enquanto os outros a construtos reflexivos. Os valores reportados referem-se àqueles estimados com Bootstrapping;
(2) Valor de VIF não calculado pelo procedimento denominado Diagnóstico de colinearidade disponível no SPSS v.14.
Fonte: Elaboração da autora, a partir dos dados da pesquisa.
Construto Indicador - Construto Carga ou
Peso Fatorial (1)
Desvio-padrão
Erro padrão t VIF
Infraestrutura de Turismo
(Formativo)
Infra13 → Infra Tur 0,103 0,032 0,032 3,277 1,961
Infra14 → Infra Tur 0,084 0,027 0,027 3,094 1,457
Infra15 → Infra Tur 0,109 0,042 0,042 2,630 1,261
Infra2 → Infra Tur 0,290 0,043 0,043 6,702 2,128
Infra5 → Infra Tur 0,395 0,037 0,037 10,691 2,673
Infra9 → Infra Tur 0,313 0,043 0,043 7,328 1,942
Infraestrutura de TICs
(Formativo)
TIC2 → Infra TIC 0,140 0,036 0,036 3,989 1,745
TIC3 → Infra TIC 0,147 0,049 0,049 2,990 4,697
TIC6 → Infra TIC 0,770 0,048 0,048 15,989 5,068
Desenvolvimento Socioeconômico
(Formativo)
Amb4 → Desenvolvimento 0,107 0,032 0,033 3,431 1,024
Amb5 → Desenvolvimento 0,225 0,040 0,040 5,521 1,031
Desenv1 → Desenvolvimento 0,522 0,033 0,033 15,918 -- (2)
Desenv2 → Desenvolvimento 0,136 0,037 0,038 3,649 1,148
Desenv5 → Desenvolvimento 0,251 0,032 0,032 7,757 1,208
Educação (Formativo)
Educ1 → Educação 0,182 0,043 0,043 4,325 1,340
Educ7→ Educação 0,895 0,026 0,026 33,794 1,340
Patrimônio e Cultura
(Formativo)
Pat1 → Patrimônio 0,297 0,100 0,100 2,921 1,238
Pat2 → Patrimônio 0,632 0,106 0,106 6,142 1,695
Pat4 → Patrimônio 0,302 0,104 0,104 2,765 1,966
Renda (Reflexivo)
Emprg1 ← Renda 0,014 0,014 59,657 0,817 N.A.
Emprg4 ← Renda 0,021 0,021 35,903 0,769 N.A Emprg7 ← Renda 0,010 0,010 84,333 0,860 N.A Sal 11 ← Renda 0,034 0,034 18,826 0,630 N.A Sal18 ← Renda 0,089 0,089 5,675 0,580 N.A
Fluxo Turístico (Reflexivo)
Fluxo1 ← Fluxo 0,844 0,018 0,018 45,740 N.A Fluxo2 ← Fluxo 0,846 0,018 0,018 46,182 N.A Fluxo3 ← Fluxo 0,743 0,017 0,017 44,688 N.A Fluxo4 ← Fluxo 0,666 0,020 0,020 33,175 N.A
235
Os valores estimados para os fatores de inflação de variância (VIF)
incluídos no Quadro 18 foram calculados através do procedimento
‘diagnóstico de colinearidade’ disponível no SPSS v.14 (ELIAS, 2011), a
partir de testes de regressão linear para cada construto exógeno (variável
dependente ou prevista pela regressão) - considerando os respectivos valores
estimados pelo SmartPLS (Latent Variable Scores unstandardised) para os
1.007 casos da subpopulação em estudo e o seus respectivos indicadores
(variáveis independentes da regressão) na base de dados de 2010 coletados.
Considerando o índice VIF igual a 10 como valor crítico (sugestão menos
conservadora da literatura), todos os indicadores passam no teste de
colinearidade.
Tomando-se, no entanto, o valor mais conservador de VIF igual a 3,3
conforme sugerido por Diamantopoulos e Siguaw (2006), dois indicadores
associados ao construto endógeno ‘Infraestrutura de TIC’, não passariam no
teste: TIC3 (percentual de domicílios com telefone fixo; VIF = 4,697) e TIC6
(percentual de domicílios com microcomputador e acesso a Internet; VIF =
5,068).
No entanto, adotando a recomendação ainda mais conservadora proposta
por Henseler, Ringle e Sinkovics (2009) e reforçada por Bido et al. (2010),
que indicam o uso do valor de VIF igual a 1,0 como crítico para análise de
multicolinearidade em modelos formativos, os resultados de VIF listados no
Quadro 18 indicariam que, de fato, existe multicolinearidade entre os
indicadores do modelo.
Tal constatação, segundo estes autores, inviabilizaria a interpretação dos
pesos fatoriais estimados para os indicadores dos construtos exógenos
considerados no modelo de mensuração, ainda que não interfiram diretamente
sobre os valores dos coeficientes estruturais e das cargas fatoriais dos
construtos endógenos (reflexivos) estimados para o modelo estrutural.
Adicionalmente, o valor de VIF associado à variável Desenv1 (Índice de
Desenvolvimento Humano Municipal, IDH-M) não foi estimado pelo
procedimento de Diagnóstico de colinearidade do SPSS, conforme indicado
no Quadro 18. Desta forma, não é possível afirmar a existência ou a ausência
de colinearidade nesta medida.
236
Observa-se ainda pelos resultados ilustrados no Quadro 18 que não foram
calculados os valores de VIF para os indicadores dos construtos Renda e
Fluxo Turístico - os quais foram identificados apenas como “N.A.” (não
aplicável) na coluna correspondente – como não poderia deixar de ser uma
vez que ambos foram formulados como reflexivos.
Portanto, como já discutido na subseção 3.9.1, estes dois construtos
endógenos devem ser avaliados apenas quanto à confiabilidade, à validade
convergente e à validade discriminante (HULLAND, 1999).
Tais verificações foram feitas respectivamente, a partir dos valores dos
índices de Variância Média Extraída (AVE, do inglês Average Variance
Extracted), Alfa de Cronbach (α) e Confiabilidade Composta, cujos
resultados correspondentes obtidos são ilustrados na Tabela 5.
Tabela 5. Comunalidades e Índices de Confiabilidade do modelo estrutural
Construto Comunalidade AVE Confiabilidade
Composta R2 αααα Redundância
Desenvolvimento 0,527
Patrimônio 0,617
Educação 0,690
Infra TIC 0,784
Infra Tur 0,492
Fluxo 0,606 0,606 0,859 0,448 0,782 0,271
Renda 0,534 0,534 0,847 0,613 0,771 0,326
Compet Tur 0,415 0,415 0,728 0,970 0,588 0,140
Fonte: Elaboração da autora, a partir dos dados da pesquisa.
Comparando-se os valores obtidos para estes índices, relativos aos
construtos Renda e Fluxo, conclui-se que ambos são aceitáveis qualquer que
seja o critério adotado, uma vez que exibem valores de AVE acima de 0,50,
assim como os índices Alfa de Cronbach (α) e confiabilidade composta acima
de 0,7.
Além disso, estes construtos também apresentam validade convergente
apropriada conforme pode ser verificado pelos valores das estatísticas t
correspondentes (ou seja, indicadores significativos ao nível de 99,99%, com
t > 3,29 – reproduzidos no Quadro 18), estimadas através da aplicação do
algoritmo Bootstrapping disponível no software SmartPLS.
237
Após a análise do modelo de mensuração (validação dos construtos e
seus indicadores), deve-se analisar o modelo estrutural (inner model).
O Quadro 19 apresenta os valores e as estatísticas dos parâmetros
estimados para o modelo estrutural com o algoritmo Bootstrapping do
software SmartPLS, enquanto a Tabela 6 seguinte, apresenta a matriz de
correlação entre os construtos.
Quadro 19. Modelo estrutural - Coeficientes estruturais
Descrição da Relação (Hipótese da Pesquisa)
Coef. Estrutural (c/ Bootstrapping)
Desvio-padrão
Erro padrão
Estatística t
Compet Tur → Fluxo (H9) 0,671 0,019 0,019 34,840 Compet Tur → Renda (1) 0,790 0,023 0,023 34,488 Desenvolvimento → Compet Tur (H4) 0,220 0,028 0,028 7,904 Educação → Compet Tur (H3) 0,057 0,020 0,020 2,697 Infra TIC → Compet Tur (H2) 0,275 0,028 0,028 9,842 Infra Tur → Compet Tur (H1) 0,473 0,016 0,016 29,536 Patrimônio → Compet Tur (H5) 0,281 0,036 0,036 7,927
Nota: (1) Relação não prevista no modelo teórico inicial, apenas no modelo reespecificado com Renda como construto endógeno – Indiretamente, equivalente às hipóteses H7 (referente aos empregos turísticos) e H8 (referente aos salários pagos).
Fonte: Dados da pesquisa
Tabela 6. Matriz de Correlação entre os construtos do Modelo Estrutural
Construto Compet
Tur Desenvol- vimento
Educação Fluxo Infra TIC
Infra Tur
Patri- mônio
Renda
Compet Tur 1
Desenvolvimento 0,7168 1
Educação 0,7711 0,7882 1
Fluxo 0,6696 0,2244 0,3878 1
Infra TIC 0,7769 0,9034 0,8596 0,2779 1
Infra Tur 0,8250 0,3539 0,5137 0,8135 0,4334 1
Patrimônio 0,5721 0,1147 0,2083 0,3135 0,1621 0,4375 1
Renda 0,7831 0,4035 0,5344 0,6437 0,4929 0,8537 0,4645 1
Fonte: Dados da pesquisa
Os valores das estatísticas t relacionados no Quadro 19 demonstram que
todos os coeficientes estruturais, estimados pelo software SmartPLS para o
modelo reespecificado com os construtos endógenos Renda e Fluxo Turístico,
são significativos ao nível de 99,99% (t > 3,3), exceto aquele associado ao
construto Educação (Educação → Compet Tur, t = 2,697) significativo
apenas ao nível de 99,9% (t > 2,58).
Em outras palavras, estes resultados demonstram que todas as hipóteses
postuladas nesta pesquisa, correspondentes às relações especificadas no
238
modelo teórico inicial (Quadro 9), foram confirmadas no presente teste
empírico.
É importante ressaltar que após as reespecificações do modelo teórico
inicial três das nove hipóteses iniciais foram reformuladas, quer sejam:
• H6 (Preservação ambiental → Compet Tur): Uma vez que as duas
variáveis (Amb4 e Amb5) de medida do construto remanescentes no
modelo final, foram agregadas ao novo construto denominado
Desenvolvimento Socioeconômico (no caso, associado à Hipótese
H4);
• H7 (Compet Tur → Empregos Turísticos) e H8 (Compet Tur →
Salários Pagos no Turismo): cujos indicadores correspondentes
foram agregados ao novo construto Renda, o que formalmente
corresponde a uma única hipótese.
Desta forma, estas três hipóteses (H6, H7 e H8) não aparecem listadas no
Quadro 19 e, formalmente, podem ser consideradas como apenas
parcialmente confirmadas.
4.2.3.1 Capacidade preditiva do modelo
A capacidade preditiva do modelo proposto foi analisada pelo
indicador de relevância preditiva de Stone-Geisser (Q2), o qual avalia se o
modelo é capaz de prever adequadamente os dois construtos endógenos
considerados (Renda e Fluxo turísticos), a partir das equações estruturais
estimadas pelo modelo.
Para esta análise foi utilizado o algoritmo Blindfolding disponibilizado
pelo software SmartPLS, correspondente ao método de validação cruzada89
(TENENHAUS et al., 2005; KRIŽMAN, 2010).
Para tal, atribuiu-se à distância de omissão (D) o valor igual a 7, a fim
de avaliar-se os valores estimados para os índices de comunalidade cruzada
(cross-validated ou cv-communality, H2) ou de redundância cruzada (cross-
validated ou cv-redundancy index, F2) – ou seja, Stone–Geisser’s (Q2).
Os índices de comunalidade cruzada (H2) e de redundância cruzada
(F2) estimados resultantes são apresentados na Tabela 7 - no caso da
89 Blindfolding cross-validation method.
239
comunalidade, para todos os construtos e no caso da redundância apenas para
os construtos formativos Compet Tur, Fluxo e Renda.
Tabela 7. Capacidade Preditiva do Modelo
Construto H2 = (1-SSE/SSO) F2 = 1-SSE/SSO
Desenvolvimento 0,578
Educação 0,704
Infra TIC 0,784
Infra Tur 0,493
Patrimonio 0,617
Compet Tur 0,415 0,404
Fluxo 0,607 0,272
Renda 0,534 0,327
Fonte: Dados da pesquisa
Os valores estimados para os índices de comunalidade e de
redundância cruzadas, relacionados aos construtos endógenos do modelo –
Competitividade Turística Sustentável (respectivamente, 0,415 e 0,404),
Renda Turística (0,5342 e 0,3265) e Fluxo turístico (0,6065 e 0,2712) - ,
todos acima de zero, são indicativos de que os construtos exógenos
considerados no modelo possuem relevância preditiva significativa (HAIR,
RINGLE e SARSTEDT, 2011b, p.145; HAIR JR; RINGLE e SARSTEDT,
2013).
4.2.3.2 Efeitos diretos e indiretos entre os construtos do modelo
O Quadro 20 apresenta as estimativas do SmartPLS obtidas com a
aplicação do algoritmo Bootstrapping, para os coeficientes estruturais entre
os construtos do modelo reespecificado com Renda e Fluxo turísticos como
construtos endógenos (Figura 58) e suas respectivas estatísticas, incluindo
tanto os efeitos diretos (equivalentes aos coeficientes estruturais, já
apresentados no Quadro 19), quanto os efeitos indiretos (decorrentes da
combinação de mais de um destes coeficientes estruturais).
Quadro 20. Modelo de Mensuração – Efeitos diretos e Indiretos
Descrição da Relação (Hipótese da Pesquisa)
Coeficiente Estrutural
Desvio-padrão
Erro padrão
Estatística t
Desenvolvimento → Compet Tur (H4) 0,220 0,028 0,028 7,904 Desenvolvimento → Fluxo (H4 + H9) 0,148 0,018 0,017 8,345 Desenvolvimento → Renda (1) 0,174 0,021 0,023 8,425 Educação → Compet Tur (H3) 0,057 0,020 0,020 2,697 Educação → Fluxo (H3 + H9) 0,038 0,013 0,013 2,795 Educação → Renda (1) 0,044 0,015 0,015 2,815 Infra TIC → Compet Tur (H2) 0,275 0,028 0,028 9,842
240
Descrição da Relação (Hipótese da Pesquisa)
Coeficiente Estrutural
Desvio-padrão
Erro padrão
Estatística t
Infra TIC → Fluxo (H2 + H9) 0,184 0,020 0,020 9,459 Infra TIC → Renda (1) 0,217 0,023 0,023 9,466 Infra Tur → Compet Tur (H1) 0,473 0,016 0,016 29,536 Infra Tur → Fluxo (H1 + H9) 0,317 0,013 0,013 24,697 Infra Tur → Renda (1) 0,374 0,015 0,015 25,285 Patrimônio → Compet Tur (H5) 0,281 0,036 0,036 7,928 Patrimônio → Fluxo (H5 + H9) 0,189 0,027 0,027 7,121 Patrimônio → Renda (1) 0,223 0,032 0,032 6,827 Compet Tur → Fluxo (H9) 0,671 0,019 0,019 34,840 Compet Tur → Renda (1) 0,790 0,023 0,023 34,488
Nota: (1) Relações não previstas no modelo teórico inicial, apenas no modelo reespecificado com Renda como construto endógeno. Ou indiretamente, equivalente às hipóteses H7 (referente a empregos turísticos) e H8 (referente a salários pagos)
Fonte: Dados da pesquisa
Os valores das estatísticas t, reportados no Quadro 20, indicam que assim
como já observado para os efeitos diretos (Quadro 19), também os efeitos
indiretos sobre os construtos, estimados a partir do modelo estrutural, são
significativos ao nível de 99,99% (t > 3,3), exceto no caso daqueles
associados ao construto Educação (Educação → Fluxo, t = 2,795 e Educação
→ Renda, t = 2,815), os quais são significativos apenas ao nível de 99,9% (t >
2,58).
Partindo dos valores dos coeficientes estruturais (reportados nos Quadros
19 e 20) a Tabela 8 seguinte explicita a matriz dos efeitos diretos e indiretos
estimados pelo software SmartPLS (com os valores correspondentes
estimados sem aplicação do algoritmo Bootstrapping).
Tabela 8. Matriz dos efeitos diretos e indiretos entre os construtos
Compet
Tur Fluxo Renda
Compet Tur 0,6689 0,7825
Desenvolvimento 0,2469 0,1651 0,1932
Educação 0,0561 0,0375 0,0439
Infra TIC 0,2551 0,1706 0,1996
Infra Tur 0,4749 0,3177 0,3716
Patrimônio 0,2827 0,1891 0,2212
Fonte: Dados da pesquisa
4.2.3.3 Equações Estruturais de Regressão
A validação dos modelos de mensuração e estrutural estimados com a
aplicação do método PLS-PM, permite a proposição das Equações Estruturais
241
de Regressão equivalentes, as quais explicitam a capacidade preditiva dos
modelos para os construtos formativos, na forma de regressões lineares.
O modelo reespecificado e validado (Figuras 57 e 58) considera um total
de oito construtos: 5 construtos exógenos formativos e um construto
endógeno central de segunda ordem associado (também formativamente) a
dois construtos endógenos. Assim, a partir dos valores estimados para os
coeficientes estruturais (reportados no Quadro 19) e para os pesos fatoriais
(Quadro 18) associados ao modelo, é possível definir três grupos de Equações
Estruturais de Regressão:
1º) Para previsão do valor correspondente dos cinco construtos
exógenos, a partir dos valores dos indicadores a eles associados e de
seus respectivos pesos fatoriais (Quadro 18);
2º) Para previsão do valor correspondente do construto endógeno central
(Compet Tur) - equivalente ao Índice de Competitividade Turística
Sustentável (ICTS) dos municípios – a partir dos valores estimados
para os cinco construtos exógenos e dos respectivos coeficientes
estruturais (reportados no Quadro 19); e,
3º) Para previsão dos valores correspondentes dos construtos endógenos
Fluxo e Renda turísticos dos municípios, a partir do valor estimado
para o construto endógeno central (Compet Tur, ou Índice de
Competitividade Turística Sustentável - ICTS), e dos valores dos
respectivos coeficientes estruturais (reportados no Quadro 19).
Em outras palavras, tais equações estruturais de regressão explicitam a
capacidade do modelo proposto para estimar os valores dos construtos
considerados, a partir dos indicadores ou variáveis observadas coletadas para
cada município.
Os cinco construtos exógenos propostos, podem ser interpretados como
subíndices de medida da competitividade turística sustentável, ou seja, do
Índice de Competitividade Turística Sustentável (ICTS) calculado pela soma
destes subíndices, ponderada pelos respectivos coeficientes estruturais
estimados para a relação entre cada construto exógeno e o macroconstruto
central do modelo, ou seja:
• Subíndice 1: Infraestrutura de Turismo do destino;
242
• Subíndice 2: Infraestrutura de Tecnologias da Informação e
Comunicação (TICs) do destino;
• Subíndice 3: Desenvolvimento Socioeconômico do destino;
• Subíndice 4: Educação (da população) do destino;
• Subíndice 5: Patrimônio e Cultura do destino.
O Quadro 21 apresenta o primeiro destes grupos de Equações Estruturais
de Regressão para estimativa dos construtos exógenos, a partir dos
respectivos indicadores e respectivos pesos fatoriais.
Quadro 21. Equações Estruturais de Regressão – Subíndices da Competitividade Turística Sustentável
Subíndice Equação de Regressão
Infraestrutura de Turismo (InfraTur)
InfraTur = (0,103* Infra13) + (0,085 * Infra14) + (0,109*Infra15) + (0,290*Infra2) + (0,395*Infra5) + (0,313*Infra9)
= 0,103 * Log(Linhas_Rodoviarias) + 0,084*Log(Ass_Mun_Rod) +
0,109*(Aerodromos_Publicos) + 0,289*(Empresas_Alojamento) + + 0,395*Log(Empresas_Locadoras) + +0,313*Log(Empresas_AuxiliaresAereas ) (Eq. 8)
Infraestrutura de TICs
(InfraTIC)
InfraTIC = (0,140*TIC2) + (0,147*TIC3) + (0,770*TIC6) = 0,140*(PercDom_TV) + 0,147*(PercDom_Tel_Fixo) +
+0,770*(PercDom_PcInternet) (Eq. 9)
Desenvolvi-mento
Socioeconô-mico (Desenv)
Desenvolvimento = (0,107*Amb4) + (0,224*Amb5) + (0,522*Desenv1) + (0,136*Desenv2) + (0,251*Desenv5)
= 0,108*(PercDomicilios_BanheiroeEsgoto) +
0,224*(PercDomicilios_ColetaLixo) + 0,522*(IDH) + 0,136*(PIBpercapita) + 0,251*(PercDomicilios_AguaPotavel) (Eq. 10)
Educação Educação = (0,182*Educ1) + (0,895*Educ7) = 0,182*PercPop_Alfabetizada + 0,895*PercPop_comSuperior (Eq. 11)
Patrimônio e Cultura
(Patrimônio)
Patrimônio = (0,297*Pat1) + (0,632*Pat2)+ (0,302*Pat4)
= 0,297*Patrimonio_UNESCO + 0,632* Log(Empresas_CulturaeLazer) + 0,302*Patrimonio_IPHAN (Eq. 12)
Fonte: Elaboração da autora a partir dos dados da pesquisa
243
A equação estrutural de regressão para cálculo do Índice de
Competitividade Turística Sustentável (ICTS) representa o segundo grupo, e
é expressa por:
ICTS = (0,2203*Desenvolvimento + 0,0566*Educação + 0,2747*InfraTIC +
0,4727*InfraTur + 0,2815*Patrimônio) (Eq. 13)
Esta equação (Eq. 13) evidencia os diferentes impactos de cada subíndice
(ou construto exógeno) sobre o Índice de Competitividade Turística
Sustentável (ICTS).
O maior impacto é atribuído ao subíndice Infraestrutura de Turismo
(coeficiente estrutural de 0,473) - como já apontado praticamente por
consenso em todos os modelos quantitativos da área – seguido pelos impactos
relativos aos subíndices de Infraestrutura de TICs, de Desenvolvimento e de
Patrimônio (0,282; 0,275 e 0,220; respectivamente) com impactos
basicamente no mesmo nível de grandeza. Enquanto o subíndice Educação é
o único que exerce um impacto mínimo sobre a Competitividade Turística
Sustentável (coeficiente estrutural de 0,057).
Finalmente, o Quadro 22 apresenta o terceiro grupo de equações
estruturais de regressão associadas ao modelo proposto, para estimativa dos
construtos endógenos Renda e Fluxo turísticos, a partir do construto
endógeno central Competitividade Turística Sustentável (CompetTur ou
ICTS) e dos respectivos pesos fatoriais estimados pelo SmartPLS.
Quadro 22. Equações Estruturais de Regressão – Construtos Renda e Fluxo Turísticos
Construto Equação de Regressão
Fluxo Turístico Fluxo = 0,783* ICTS (Eq. 14)
Renda Turística Renda = 0,670 * ICTS (Eq. 15)
Fonte: Elaboração da autora a partir dos dados da pesquisa.
No entanto, deve-se ressaltar que diferentemente das Equações
Estruturais de Regressão relacionadas no Quadro 21, que permitem estimar os
valores dos construtos a partir de seus respectivos indicadores, no caso dos
construtos endógenos Fluxo e Renda, tais equações não existem uma vez que
244
os indicadores associados a estes dois construtos foram modelados como
reflexivos.
O software SmartPLS apresenta a estimativa de todos os parâmetros do
modelo separadamente para cada um dos casos da amostra (latent variable
scores), tanto na forma de valores padronizados como não-padronizados
(unstandardised), com exceção do macroconstruto endógeno central
Competitividade Turística Sustentável que é apresentado apenas na forma
padronizada.
Assim, os valores numéricos estimados pelo SmartPLS (latent variable
scores) para a competitividade turística sustentável dos municípios não
permitem uma interpretação prática, intuitiva e direta, uma vez que sua
distribuição é centralizada no eixo das ordenadas exibindo assim dados
negativos e positivos para o índice ICTS (Eq. 13).
O Quadro 23 apresenta as estatísticas descritivas básicas, relativas à
distribuição dos valores estimados pelo SmartPLS para a base de 1.007
municípios, estimados a partir das nove Equações Estruturais de Regressão
apresentadas anteriormente (Quadros 21 e 22, além da Equação 13 para
estimativa do ICTS).
Quadro 23. Estatísticas da subpopulação de 1.007 municípios – Equações Estruturais de Regressão (Valores não padronizados)
Valor Mínimo Valor Máximo
Construto Média ( µµµµ) Desvio -padrão
(σσσσ) Valor Município -
UF Valor Município – UF
Compet Tur -9,93E-08 0,5895 -2,044 Tarauacá-AC 5,259 Rio de Janeiro-
RJ
Desenvolvimento 1,116 0,1146 0,601 Araioses-MA 1,381 São Caetano do
Sul – SP
Educação 25,935 2,7481 19,614 Araioses-MA 40,420 Niterói-RJ
Fluxo 1,644 1,0085 0 (89 casos) 5,897 São Paulo-SP
Infra TIC 49,198 9,5223 24,755 Feira da Mata
-BA 79,831
São Caetano do Sul-SP
Infra Tur 0,395 0,2954 0 (24 casos) 2,305 São Paulo – SP
Patrimonio 0,012 0,0867 0 (863 casos) 1,555 Rio de Janeiro –
RJ
Renda 1,611 0,7480 0,251 Ibiapina - CE 9,561 São Paulo – SP
Fonte: Elaboração da autora a partir dos dados da pesquisa
245
Além dos valores correspondentes da média e do desvio-padrão,
relacionados à distribuição das estimativas de cada um dos oito construtos
nesta subpopulação de 1.007 municípios, o Quadro 23 também apresenta os
valores mínimos e máximos observados identificando o município
correspondente a eles associados, com exceção daqueles nos quais vários
casos apresentam o valor mínimo zerado (construtos Fluxo turístico, Infra Tur
e Patrimonio, respectivamente com 89, 24 e 863 municípios).
Conforme pode ser verificado analisando-se os resultados apresentados
no Quadro 23, os valores máximos observados para todos os construtos estão
associados a municípios mais economicamente desenvolvidos e concentrados
em quatro cidades da região sudeste do país: duas capitais (Rio de Janeiro e
São Paulo), além de Niterói-RJ e São Caetano do Sul-SP, que apesar de não
serem capitais federais correspondem aos dois municípios com maior IDH
(respectivamente 0,89 e 0,92 em 2010) na subpopulação dos 1.007
municípios analisados.
É importante ressaltar o caso da cidade do Rio de Janeiro-RJ, que
apresenta o valor máximo observado para o construto Patrimônio (1,555),
uma vez que o município já tinha sido identificado como um dos casos
extremos (outliers) da subpopulação de 1.007 municípios analisados,
justamente em relação à variável de medida do número de patrimônios
brasileiros tombados pelo IPHAN – ver Quadro 16 (subseção 3.9.2.2).
Por outro lado, os valores mínimos observados em todos os construtos
que não concentram casos com valores nulos (ou seja, todos os construtos
exceto Fluxo turístico, Infra Tur e Patrimonio), estão associados a quatro
municípios localizados nas regiões Norte e Nordeste do país.
Um destes casos é o município de Araioses, no Maranhão que possui o
menor IDH (0,49 em 2010) na subpopulação de 1.007 casos analisada,
respondendo simultaneamente pelos subíndices mais baixos dos construtos
Desenvolvimento e Educação.
Este município já havia sido identificado como um dos casos extremos
(outliers) da subpopulação de 1.007 municípios analisados, em relação à
variável de medida da proporção da população alfabetizada (84,63%). Assim
como os municípios de Tarauacá-AC e de Feira da Mata–BA também já
246
haviam sido identificados como casos extremos por terem menos de 80% da
população com acesso a energia elétrica (respectivamente, 71,28% e 77,38%)
– ver Quadro 16 (subseção 3.9.2.2).
Estes resultados são coerentes com os vários estudos que apontam haver
uma correlação entre o grau de desenvolvimento econômico e a
competitividade turística exatamente neste sentido, ou seja, destinos
economicamente mais avançados tendem a apresentar maior competitividade
turística (RINGBECK e GROSS, 2007; FERNÁNDEZ e RIVERO,
2010b;2010a).
Da mesma forma reforçam uma premissa básica relacionada ao conceito
de competitividade turística sustentável, quer seja, a de que a sustentabilidade
é incorporada ao desenvolvimento turístico quando a qualidade de vida dos
residentes é assegurada (CROUCH e RITCHIE, 1999; DWYER e KIM,
2003b; 2003a; KÖRÖSSY, 2008; WU, 2009; DA FONSECA, 2011;
VIANNA, 2011), o que também é refletido pelo resultado observado em
relação aos municípios e aos respectivos Índices de Desenvolvimento
Humano Municipal (IDH-M).
Além dos resultados da análise das estatísticas descritivas apresentadas
no Quadro 23, os valores estimados pelo SmartPLS para a base de 1.007
municípios, a partir das nove Equações Estruturais de Regressão permitem
uma análise comparativa por município.
O Quadro 24 apresenta os resultados dos cinquenta primeiros municípios,
em ordem decrescente do valor estimado para o construto Compet Tur
(ICTS), destacando ainda os valores estimados para os demais construtos do
modelo propostos a partir dos valores padronizados.
Quadro 24. Municípios TOP 50 em competitividade turística sustentável (Valores padronizados)
Ran
king
Município UF Compet Tur
Infra Tur
Desenvol- vimento
Educa-
ção
Infra TIC
Patri- mônio Fluxo Renda
1 Rio de Janeiro
RJ 9,606 6,108 1,425 2,550 2,050 17,809 3,978 6,338
2 São Paulo SP 6,730 6,470 1,496 2,419 2,138 11,495 4,239 10,729
3 Salvador BA 6,502 4,295 0,921 1,121 1,121 13,013 3,622 3,920
4 Belo Horizonte
MG 5,472 4,916 1,374 2,882 2,233 10,180 3,826 4,118
247
Ran
king
Município UF Compet Tur
Infra Tur
Desenvol- vimento
Educa-
ção
Infra TIC
Patri- mônio
Fluxo Renda
5 Brasília DF 4,827 4,465 1,468 2,698 2,098 5,061 4,053 4,592
6 Porto Alegre RS 4,401 4,437 1,622 3,513 2,242 4,688 3,628 4,152
7 Recife PE 4,037 4,460 0,635 1,880 0,968 4,537 3,639 3,641
8 Goiânia GO 3,759 3,965 1,094 2,346 1,344 2,068 3,537 3,146
9 Curitiba PR 3,586 3,549 1,570 3,484 2,473 4,440 0,633 3,850
10 Florianópolis
SC 3,272 3,830 1,443 4,583 2,810 0,405 3,426 3,508
11 Campinas SP 3,258 4,168 1,517 2,598 2,224 -0,090 3,700 4,077
12 Ouro Preto MG 3,182 0,845 0,844 0,593 0,660 8,825 0,013 0,084
13 Vitória ES 3,164 3,339 1,780 4,597 2,767 0,158 3,429 2,693
14 São Luís MA 2,974 3,155 0,149 0,774 0,189 2,909 3,083 2,749
15 Foz do Iguaçu
PR 2,960 2,907 0,815 0,760 1,055 2,068 3,066 3,079
16 Fortaleza CE 2,703 4,555 0,626 0,747 0,331 0,158 3,470 3,350
17 Natal RN 2,530 2,985 0,627 0,969 0,682 2,266 3,258 2,297
18 Ribeirão Preto
SP 2,521 2,939 1,552 2,474 1,958 -0,139 3,218 2,796
19 Guarulhos SP 2,394 3,570 1,044 0,487 1,313 -0,139 0,252 4,317
20 Aracaju SE 2,369 3,317 0,813 1,797 1,040 -0,139 3,065 2,620
21 Londrina PR 2,315 2,765 1,077 2,090 1,824 -0,139 3,141 2,484
22 Maringá PR 2,291 2,410 1,228 2,387 2,118 -0,139 3,007 2,480
23 Manaus AM 2,273 4,132 0,284 0,194 -0,008 0,059 3,015 3,431
24 Joinville SC 2,242 2,334 1,356 1,505 1,640 0,009 2,900 2,437
25 Belém PA 2,218 3,678 0,364 0,948 0,457 -0,139 3,276 3,154
26 São José dos Campos
SP 2,199 2,547 1,520 1,819 1,938 -0,139 2,488 2,347
27 Uberlândia MG 2,191 2,850 1,330 1,503 1,293 -0,139 3,206 2,415
28 Sorocaba SP 2,052 2,530 1,331 1,657 1,868 -0,139 0,622 2,119
29 São José do Rio Preto
SP 2,027 2,250 1,159 2,310 1,520 -0,139 2,988 2,146
30 Santos SP 2,014 1,146 1,868 4,282 2,820 0,207 0,382 1,667
31 Juiz de Fora MG 2,011 2,757 1,137 1,816 1,418 0,009 2,649 1,714
32 Campo Grande
MS 2,008 2,985 0,791 1,598 0,882 -0,139 3,249 2,454
33 Jundiaí SP 1,997 2,651 1,625 2,572 1,989 -0,139 0,227 2,148
34 Teresina PI 1,976 3,237 0,189 0,761 0,100 -0,090 3,053 2,203
35 São Caetano do Sul
SP 1,963 0,977 2,311 5,201 3,219 -0,139 0,105 1,111
36 Presidente Prudente
SP 1,870 1,858 1,378 2,207 1,549 -0,139 2,837 1,512
37 Niterói RJ 1,869 1,133 1,695 5,273 2,536 0,356 0,373 1,798
38 Pelotas RS 1,804 1,781 0,832 1,033 1,108 2,855 1,806 1,164
39 São José dos Pinhais
PR 1,791 2,819 0,920 0,339 1,006 -0,139 0,110 2,335
40 Bauru SP 1,750 1,784 1,240 1,886 1,777 -0,139 2,316 1,729
41 Palmas TO 1,744 2,851 0,715 1,723 0,474 -0,139 2,661 1,849
42 Macaé RJ 1,714 2,112 0,710 0,702 0,921 -0,139 2,182 2,035
248
Ran
king
Município UF Compet Tur
Infra Tur
Desenvol- vimento
Educa-
ção
Infra TIC
Patri- mônio
Fluxo Renda
43 Cuiabá MT 1,701 2,078 0,937 2,016 1,114 -0,040 3,335 2,408
44 Passo Fundo RS 1,699 1,596 0,833 1,579 1,140 -0,139 2,308 1,382
45 Porto Velho RO 1,688 3,384 -0,745 0,443 0,442 -0,139 3,005 2,227
46 Olinda PE 1,680 1,079 0,443 0,519 0,307 2,760 -0,001 0,678
47 João Pessoa PB 1,672 2,069 0,624 1,682 0,822 0,455 3,073 1,781
28 Vila Velha ES 1,646 1,167 1,062 1,925 1,920 2,805 0,200 0,655
49 Uberaba MG 1,562 1,978 1,273 1,461 1,240 -0,090 2,555 1,789
50 Parnamirim RN 1,529 2,738 0,222 1,183 0,841 -0,139 0,112 1,640
Fonte: Elaboração da autora a partir dos dados da pesquisa.
A região sudeste concentra a maior parte (44% do total) dos municípios
entre estes cinquenta de maior competitividade turística sustentável (Quadro
24), seguida pelas regiões sul (20%) e nordeste (18%), e finalmente, as
regiões centro-oeste e norte, cada uma com apenas quatro casos (8% do total).
Este resultado reproduz o perfil da distribuição dos empregos formais nas
atividades econômicas relacionadas ao turismo no Brasil, conforme apontado
pela pesquisa do IPEA (2011) com base nos dados da RAIS de 2008
(subseção 3.8.2.1), assim como do total de casos na subpopulação analisada
de 1.007 municípios (Tabela 4, seção 4.a).
O ranking de municípios segundo o grau de competitividade turística
sustentável, apresentado no Quadro 24, também é coerente com vários
aspectos já discutidos em estudos anteriores sobre o tema publicados no
Brasil (ÁRIAS, 2008b; MTUR, SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b; 2010b;
2012a).
O destaque dos municípios das capitais (resultados assinalados em linhas
mais escuras no Quadro 24) nas primeiras posições deste ranking (22 dos 50
municípios incluídos no Quadro 24 são capitais, sendo as dez primeiras
posições também ocupadas por capitais dos estados) é também coerente com
os resultados observados em todas as quatro edições do Relatório Brasil de
Competitividade Turística, publicadas pelo MTur (ÁRIAS, 2008b; MTUR,
SEBRAE e FGV, 2008c; 2009b; 2010b; 2012a), conforme já destacado na
Revisão da Literatura (Figura 27).
249
É também coerente com os resultados obtidos por Justa (JUSTA, 2008;
JUSTA e FONTES FILHO, 2008), a partir de um modelo adaptado a partir
daquele utilizado pelo MTur citado acima, e testado em empiricamente para
um grupo de 20 municípios. Tais resultados indicam que os municípios de
maior porte, correspondentes as capitais e cidades com população acima de
150 mil habitantes, também se destacam nas primeiras posições do ranking de
competitividade turística do grupo de municípios analisados (Quadro 24).
Também é possível observar a partir destes resultados (Quadro 24) que
boa parte dos municípios incluídos entre os 50 de maior competitividade
turística sustentável é formada por cidades com perfil de visitação
provavelmente decorrente de atividades de negócio (como por exemplo:
Joinville-SC, São José dos Campos-SP, Uberlândia-MG, Sorocaba-SP e
Jundiaí-SP e Macaé-RJ), ou seja, municípios cuja economia é
majoritáriamente voltada para a indústria.
Este aspecto ressalta a importância do chamado turismo de negócios
como uma estratégia para estímulo indireto ao turismo de lazer e para
aumentar a competitividade turística do destino de forma geral.
Por outro lado, este aspecto seria de certa forma previsível, uma vez que
as estatísticas utilizadas na presente pesquisa para medir os dois construtos
endógenos finalísticos (Renda e Fluxo turísticos), dependentes da
competitividade turística sustentável, tendem a apresentar valores superiores
neste tipo de economia, geralmente associada a empregos formais melhor
remunerados e fluxo rodoviário intermunicipal de passageiros ampliado pelo
deslocamento diário de residentes de municípios vizinhos para trabalhar,
independentemente da existência de atividade turística relevante no
município.
Desta forma, os valores estimados pelas equações estruturais de
regressão destes construtos - a partir das variáveis independentes do modelo
proposto ou do Índice de Competitividade Turística (ICTS) - são coerentes
com o que se esperaria dos indicadores de medida destes construtos, ainda
que não tenham sido levados diretamente em consideração nestas estimativas.
Como já ressaltado anteriormente, os valores negativos observados no
Quadro 24 são decorrentes da padronização adotada pelo SmartPLS para
250
estimativa dos construtos do modelo (latent variable scores). Por outro lado,
estes valores são também indicativos de que o município em questão
apresenta um valor abaixo do valor médio estimado para o construto para a
subpopulação de 1.007 municípios analisados na pesquisa.
Como pode ser verificado nos resultados apresentados no Quadro 24 são
observados valores negativos apenas para os construtos Patrimônio (em
diversos municípios) e Fluxo (em um único caso, o município de Olinda-PE).
No caso do construto Patrimônio, a maioria dos casos apresenta valor
igual a -0,139. Esta estimativa é decorrente de municípios que não contam
com nenhum patrimônio tombado pelo IPHAN (Pat4) ou pela UNESCO
(Pat1), ou ainda com empresa declarada na Pesquisa RAIS na classe 91023 do
Sistema CNAE 2.0 - equivalente às atividades de museus e de exploração,
restauração artística e conservação de lugares e prédios históricos e atrações
similares.
Em outras palavras, tais municípios podem ser vistos como não
apresentando contribuição decorrente do construto Patrimônio e Cultura para
a competitividade turística sustentável do destino.
Ainda sobre os resultados apresentados no Quadro 24 é importante
ressaltar o fato de haver municípios com valores estimados para os construtos
Fluxo e Renda superiores que, no entanto, apresentam menor competitividade
turística sustentável.
Estes resultados não constituem uma incoerência do modelo proposto,
indicam apenas que a performance do município, no que se refere ao Fluxo
de passageiros (no modal rodoviário intermunicipal) e ao volume de
ocupações formais e salários médios pagos correspondentes nas atividades
características do turismo ( medidos respectivamente por estes dois construtos
endógenos, Fluxo e Renda turísticos) não depende apenas da Competitividade
Turística do município.
Assim é razoável admitir que a cidade de São Paulo-SP tenha uma
competitividade turística menor do que a do Rio de Janeiro-RJ, apesar de
apresentar valores superiores para os construtos Renda e Fluxo – que podem
ser decorrentes da prática de pagamento de salários médios superiores e da
existência de maior fluxo rodoviário intermunicipal de passageiros, por
251
exemplo - sem que isso signifique aumento da competitividade turística deste
destino.
A importância da existência de aeródromos públicos e de oferta de
transporte aéreo (estimada pelo número de empresas aéreas declaradas na
Pesquisa RAIS) para a competitividade turística do município - consenso na
literatura - é também refletida nos resultados estimados pelo modelo
proposto.
Tal aspecto pode ser constatado, por exemplo, pela inclusão entre os 50
municípios de maior competitividade turística (Quadro 24), das cidades de
Guarulhos-SP (19ª posição no ranking) e de São José dos Pinhais-PR (39ª
posição no ranking). A primeira sedia o aeroporto internacional de maior
fluxo aéreo do País (1º no ranking do número de número de empresas aéreas
para a subpopulação analisada) e a segunda sedia o aeroporto de Curitiba-PR
(11º neste mesmo ranking de empresas aéreas).
5 CONCLUSÕES E CAMPOS DE PESQUISA FUTURA
Apresentam-se nesta seção as conclusões finais da presente pesquisa, em
termos das principais implicações e contribuições acadêmicas e gerenciais
decorrentes da análise dos resultados obtidos (discutidos no Capítulo 4) assim
como as sugestões para seu aprofundamento e sua continuidade em pesquisas
futuras, observando-se as principais limitações metodológicas do estudo
(discutidas na seção 3.12).
5.1 Conclusões gerais
O objetivo desta tese é contribuir para os estudos sobre a competitividade
de destinos turísticos, através da proposição de um modelo sistêmico, capaz
de identificar os fatores que impactam a capacidade de municípios brasileiros
para criar e integrar produtos turísticos de valor agregado que satisfaçam as
necessidades da comunidade local e de seus visitantes, mantendo sua posição
competitiva no mercado de turismo sem diminuir as perspectivas das
gerações futuras, capacidade assim definida como seu grau de
competitividade turística sustentável.
252
Para tanto, foi realizada uma ampla revisão da literatura a partir da qual
foram formulados seis fatores determinantes (construtos exógenos) da
competitividade turística sustentável, medidos formativamente –
denominados: Infraestrutura de turismo, Infraestrutura de tecnologias da
informação e comunicação (TICs), Educação, Desenvolvimento, Patrimônio e
cultura e Preservação ambiental – e três fatores dependentes (construtos
endógenos) medidos reflexivamente – nominalmente: Fluxo turístico,
Empregos turísticos e Salários respectivos pagos.
Esses construtos foram compostos a partir de variáveis observadas
extraídas de bases de dados secundários, para os 5.565 municípios tomando
como base o ano de 2010.
Após análise da consistência dos dados foram selecionados 1.007
municípios para o teste do modelo estrutural proposto, representando a
subpopulação daqueles cuja atividade turística possui relevância para a
economia local.
A técnica adotada de estimação dos parâmetros das Equações Estruturais
foi a dos Mínimos Quadrados Parciais (Partial Least Squares Path Modeling
– PLS-PM), utilizando-se o software SmartPLS.
O modelo final resultante é composto por oito construtos,
operacionalizados por meio de 33 variáveis e denominados: Infraestrutura de
turismo, Infraestrutura de tecnologia da informação e comunicação (TICs),
Educação, Desenvolvimento e Patrimônio e cultura – e três fatores
dependentes (construtos endógenos) medidos reflexivamente – Fluxo e Renda
turísticos.
Uma vez testadas a validade e a confiabilidade dos construtos, assim
como a aplicabilidade do modelo, verificou-se que o maior impacto sobre a
competitividade turística sustentável, desta subpopulação de 1.007 municípios
brasileiros, é causado pelo construto Infraestrutura de turismo (coeficiente
estrutural igual a 0,473), seguido pelos impactos dos construtos Patrimônio e
Cultura, Infraestrutura de TICs e Desenvolvimento (coeficientes estruturais
iguais a 0,282; 0,275 e 0,220, respectivamente).
Por sua vez, a competitividade turística sustentável reflete-se, sobretudo,
nos resultados de desempenho turístico municipal medido pela Renda dos
253
trabalhadores das atividades características do turismo (coeficiente estrutural
de 0,783 e R2 = 0,613), notadamente naquelas de hospedagem em hotéis e
similares, das atividades auxiliares do transporte aéreo e das agências de
viagem – e pelos fluxos de passageiros, rodoviário interestadual e aéreo
doméstico, direcionados ao município (coeficiente estrutural de 0,669 e R2 =
0,448).
Os resultados obtidos no presente estudo indicam que os municípios
brasileiros de maior competitividade turística sustentável tendem também a
ser economicamente os mais desenvolvidos, apresentando maiores Índices de
Desenvolvimento Humano (IDH) e de Qualidade de Vida, com destaque para
as capitais dos estados. Além disso indicam que estes municípios estão
concentrados em maior número na região Sudeste do país, seguida pelas
regiões Sul e Nordeste, e em número reduzido nas regiões Norte e Centro-
Oeste.
Adicionalmente, os resultados desta pesquisa também sugerem que os
municípios cuja economia é mais voltada a atividades de negócios
(notadamente, industriais) tendem a apresentar maior competitividade
turística, reforçando assim a ideia da importância do segmento de turismo de
negócios (ou corporativo) como estímulo ao segmento turismo de lazer.
Da mesma forma, a importância para a competitividade turística dos
municípios, da existência de aeródromos públicos e da oferta de transporte
aéreo de passageiros (estimada pelo número de empresas aéreas declaradas na
Pesquisa RAIS) - consenso na literatura - é também refletida nos resultados
empíricos estimados pelo modelo proposto.
Finalmente, é importante ressaltar que todas as conclusões, aqui
apresentadas, referem-se àquelas que podem ser inferidas para a
subpopulação de 1.007 municípios utilizada para testar empiricamente o
modelo teórico proposto.
Ou seja, não é possível a partir destes resultados, inferir qualquer aspecto
relacionado à competitividade turística dos demais municípios brasileiros não
incluídos nesta subpopulação (4.558 ou quase 82% do total existente no país
em 2010).
254
Estes municípios podem inclusive contar com atividade turística
relevante ainda que isto não seja indicado pelos critérios adotados na presente
pesquisa para delimitação da subpopulação analisada - quer sejam: Total de
empresas (estabelecimentos) e de empregos (ocupações formais) nas
atividades econômicas das agências de viagens (Classe 79112, CNAE 2.0) e
do grupo alojamento (classes 55108 - Hotéis e similares e 55906 - outros
tipos de alojamento não especificados anteriormente, CNAE 2.0), não nulos
no ano de 2010 – uma vez que é necessário considerar as limitações
metodológicas das estatísticas da Pesquisa RAIS associadas a tais critérios, as
quais são constituídas de registros administrativos autoclassificados pelos
respondentes, sem tratamento ou crítica estatísticos posteriores (conforme
discutido na subseção 3.8.2.1).
5.2 Implicações e contribuições acadêmicas
5.2.1 Uso de dados secundários municipais
Um dos aprendizados metodológicos relevantes da presente pesquisa
refere-se aos procedimentos requeridos para o uso adequado de dados
secundários municipais, no caso de haver necessidade de se construir uma
base única a partir das estatísticas extraídas de múltiplas fontes produzidas no
Brasil.
As dimensões continentais do país ampliam sobremaneira este desafio
devido ao elevado número de municípios existentes (5.565 em 2010), aspecto
que ganha contornos específicos pela toponímia associada, com elevado
número de municípios homônimos, registros não padronizados e em
constante mudança ao longo de tempo.
Tal aprendizado sugere como método mais eficaz para identificação
inequívoca de um município brasileiro o uso do código numérico
correspondente definido pelo IBGE, de seis ou de sete dígitos.
Caso a fonte ou a base de dados secundários não forneça seus registros
com este tipo de identificação para os municípios já incluída, é então
necessário associar ao código de identificação adotado pela fonte, o
equivalente ao código numérico do IBGE, antes de qualquer outro tipo de
processamento dos dados.
255
Neste sentido, atenção especial deve ser dada às bases ou fontes que
adotem apenas o nome do município como identificação, uma vez que a
cadeia de caracteres correspondente, raramente é padronizada, podendo
incluir ou não espaços em branco, acentuação, letras maiúsculas e
minúsculas, além de aparecer associada às letras da sigla do estado
correspondente.
Outro cuidado que deve ser tomado ao se utilizar bases de dados que não
adotam o código numérico do IBGE para identificação dos municípios,
refere-se ao caso dos municípios que foram emancipados, desmembrados ou
que simplesmente tiveram o nome alterado - ainda que tais mudanças tenham
ocorrido em período distinto daquele da coleta dos dados da pesquisa (mesmo
quando anterior ou posteriormente a esta data) - , uma vez que as bases de
dados municipais existentes no Brasil dificilmente incorporam esta variação
dinâmica na forma adotada para a identificação destes municípios ao longo
dos anos.
Na presente pesquisa, 25 casos apresentaram problemas deste tipo, em
mais de uma das bases de dados secundários consultadas. Estes casos são
listados no Quadro 11 (Seção 3.7.3) que pode ser útil para guiar outras
pesquisas similares.
Ainda em relação ao uso de dados secundários municipais, a própria
adoção na presente pesquisa de indicadores extraídos de registros
administrativos representa uma colaboração na construção do conhecimento.
Trata-se de uma prática também incentivada pelas instituições de pesquisa
responsáveis pela gestão e divulgação deste tipo de base de dados, que
sugere a ampliação do uso destas fontes para fins científicos (FERREIRA,
2008).
Especificamente no caso do Brasil tal prática representa uma colaboração
na ampliação do uso dos dados da base RAIS das ocupações formais no País,
ainda de uso restrito, sobretudo em estudos da área de turismo.
5.2.2 Mensuração da Competitividade e da Sustentabilidade de destinos
Do ponto de vista acadêmico, esta tese amplia a compreensão de
questões relevantes, identificadas na literatura dedicada à mensuração da
256
competitividade e da sustentabilidade de destinos turísticos, dentre as quais se
destacam as seguintes:
1) A própria natureza do estudo desenvolvido que abordou o tema
sistemicamente, integrando de forma prática e não apenas teórica, os
conceitos de competitividade e de sustentabilidade turísticas, na busca de uma
possível conciliação entre o desenvolvimento turístico de uma localidade e
seu desenvolvimento dos pontos de vista social, ambiental e cultural, de
forma a não comprometer as perspectivas das gerações futuras.
Como ressaltado na revisão de literatura, os temas competitividade e
sustentabilidade de destinos turísticos são tratados, majoritariamente de forma
isolada. Além disso, os poucos estudos da área de turismo que se propõem a
integrar estes conceitos, o fazem de forma superficial ou apenas teoricamente;
2) O desenvolvimento de um modelo de mensuração testado
empiricamente e aplicável à unidade de análise específica e territorialmente
pequena, uma vez que o estudo define como destino turístico a menor divisão
político-administrativa existente no Brasil representada pelos municípios;
3) A identificação das variáveis independentes, e sua associação explícita
aos construtos teóricos determinantes da competitividade turística, a partir de
dados secundários extraídos de registros estatísticos e administrativos
brasileiros, de conhecimento público e amplo acesso;
4) A análise empírica do modelo proposto a partir de uma subpopulação
de tamanho adequado para aplicação da técnica de Modelagem de Equações
Estruturais (1.007 casos) e com abordagem de caso completo como opção
para lidar com os casos de dados ausentes (missings);
5) A confirmação de que a contribuição dos fatores determinantes da
competitividade turística é mais adequadamente modelada por meio da
atribuição de pesos relativos diferentes, uma vez que na prática exercem de
fato impactos distintos sobre a mesma.
Esta contribuição é importante para ampliar duas abordagens mais
simplistas sobre o tema, observadas na maior parte dos modelos de
mensuração de competitividade turística publicados:
a) A adoção de pesos iguais para todos os fatores: observada, por
exemplo, nos modelos de competitividade turística do Fórum
257
Econômico Mundial (WEF, 2007b; 2008; 2009; 2011) e do Conselho
Mundial de Turismo (GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005), e
que não diferencia os impactos distintos destes fatores sobre a
competitividade turística dos destinos;
b) A atribuição de pesos relativos, estimados pela percepção de grupos
de especialistas: como no caso do modelo de competitividade turística
adotado pelo Ministério do Turismo no Brasil (MTUR, SEBRAE e
FGV, 2008c; 2009b; 2010b; 2012a).
Tal abordagem, apesar de reconhecer que os fatores possuem
contribuições distintas sobre a competitividade, carece de critérios
claros e isentos de vieses, o que inclusive faz com que a metodologia
de identificação destes fatores, e de sua importância relativa para a
competitividade turística, ainda sejam objeto de discussão em estudos
recentes e não conclusivos da área (CROUCH, 2008; 2011);
6) Finalmente, a inclusão de construtos dependentes da competitividade
turística no modelo proposto, ou seja, fatores associados aos impactos
econômicos da atividade turística sobre os destinos, também colabora na
construção do conhecimento nesta área, levando-se em conta que a maioria
dos modelos já publicados sobre o tema desconsidera este tipo de validação, e
que os poucos que o fazem restringem-na ao uso de dados de desembarques
aéreos internacionais e das receitas correspondentes.
5.2.3 Uso de construtos formativos
Independentemente do tema específico ao qual o modelo de mensuração
se aplique, entende-se também que do ponto de vista acadêmico, a presente
pesquisa contribui para a disseminação do uso de construtos formativos em
Modelagem de Equações Estruturais, assim como para a aplicação da técnica
de estimação dos parâmetros do modelo por Mínimos Quadrados Parciais
(Partial Least Squares Path Modeling, ou PLS-PM) ambas opções
metodológicas escassas na literatura.
5.2.4 Turismo como campo de pesquisa
Por fim, espera-se que esta pesquisa incentive a escolha do setor de
turismo como um campo de aplicação relevante para o desenvolvimento das
pesquisas na área de administração, assim como a ampliação do uso de
258
estudos quantitativos para análise deste setor no Brasil, sobretudo através da
aplicação de métodos de análise multivariada de dados de segunda geração,
tais como a Modelagem de Equações Estruturais adotada. Ambas,
abordagens metodológicas igualmente restritas de forma geral e
particularmente no Brasil.
5.3 Implicações e contribuições gerenciais
Como as estatísticas sobre o turismo no Brasil ainda são escassas, e mais
notadamente ainda aquelas relacionadas ao nível local (como no caso dos
municípios), a própria indicação de uma subpopulação de 1.007 municípios
brasileiros que apresentam atividade turística relevante para a economia local
– sobretudo do ponto de vista quantitativo - é uma relevante contribuição
gerencial desta pesquisa. Uma vez que esta é uma informação de interesse
tanto para gestores de empresas privadas que atuam direta ou indiretamente
na cadeia de valor de turismo do País, quanto para gestores públicos que até
então costumam contar apenas com definições teóricas ou listagens
enviesadas por decisões políticas para este fim.
Da mesma forma, a indicação da multidimensionalidade da
competitividade turística dos municípios, assim como a clara definição de
quais fatores a determinam, constituem interessantes pontos de partida e de
apoio para a formulação das decisões estratégicas tomadas por gestores
públicos envolvidos com a promoção e o desenvolvimento do turismo no
Brasil, assim como para buscar mobilização em prol desta causa junto ao
poder público, à iniciativa privada, à comunidade e ao terceiro setor.
Os resultados da análise empírica do modelo de mensuração proposto
nesta pesquisa indicam que o maior impacto sobre a competitividade turística
sustentável, para os municípios da subpopulação de 1.007 considerada, é
atribuído ao fator Infraestrutura de turismo (coeficiente estrutural igual a
0,473), seguido pelos fatores Patrimônio e Cultura, Infraestrutura de TICs e
Desenvolvimento (coeficientes estruturais iguais a 0,282; 0,275 e 0,220;
respectivamente).
Portanto, parece razoável supor que estes fatores devem ser priorizados
no direcionamento de investimentos públicos voltados ao turismo, assim
259
como supor que devem constituir objetivos estratégicos que sejam refletidos
em parcerias com a comunidade local, com organizações não governamentais
e com a iniciativa privada. Tais parcerias poderiam, por exemplo, ser
incorporadas diretamente ao Plano Diretor Municipal, ou ainda, direcionar as
instâncias de governança pública local que possam propiciar o aumento da
competitividade turística do município de forma sustentável.
A confirmação do construto Infraestrutura de Turismo do destino como o
principal fator determinante da competitividade turística, deve assim ser
compreendida pelos gestores públicos envolvidos com o desenvolvimento
turístico local, como um sinal de alerta para direcionamento prioritário de
investimentos em recursos e esforços competitivos neste segmento.
Dentre as variáveis de medida deste construto Infraestrutura de Turismo,
aquela que mais o influencia segundo os resultados desta pesquisa é a
correspondente ao número de empresas de locação de automóveis existentes
no município (variável Infra5, com peso fatorial igual a 0,396), seguida pelas
correspondentes ao número de empresas das atividades econômicas auxiliares
do transporte aéreo (variável Infra 9 com peso fatorial igual a 0,314) e de
hospedagem em hotéis e similares (variável Infra 2, com peso fatorial igual a
0,288).
Tais resultados sugerem que incentivos que possam estimular o aumento
da instalação de locadoras de automóveis e a expansão da rede hoteleira no
município, devem ser recompensados pelo aumento da competitividade
turística do mesmo.
Além disso, reforçam a importância da oferta de serviço de transporte
aéreo para a competitividade turística, uma vez que o número de empresas
das atividades auxiliares do transporte aéreo (que prestam serviços de apoio
às empresas aéreas que operam nos aeródromos do município) deve ser
proporcional ao volume de operação deste modal no destino. Indicando
assim, que o estímulo a esta atividade econômica no município deve ser
prioridade na melhoria da infraestrutura de acesso com vistas a melhorar sua
competitividade turística.
No caso do construto de mensuração da Infraestrutura de tecnologia de
comunicação e informação (Infra TIC) disponível no município, o maior
260
impacto observado na pesquisa decorre da variável proporção de domicílios
com existência de microcomputador e acesso à Internet (peso fatorial igual a
0,788).
Este resultado reforça a importância da chamada ‘Inclusão digital’ para a
competitividade turística do destino. Embora o modelo proposto avalie tal
inclusão a partir do ponto de vista do cidadão, muito provavelmente os
municípios com maiores proporções deste tipo de acesso domiciliar também
devem exibir comportamento similar para este aspecto quando analisado em
relação às empresas locais (ou seja, a chamada ‘Inclusão digital corporativa’),
inclusive no que se refere às micro e pequenas empresas que caracterizam a
atividade turística no Brasil.
Esta conclusão reforça a tendência discutida em diversos estudos sobre
os impactos e as potencialidades do uso da Internet no ecossistema do turismo
local (BUHALIS, 2000; BUHALIS e O'CONNOR, 2005; NIININEN,
BUHALIS e MARCH, 2007; ALVES et al., 2009; PARASKEVAS et al.,
2011; NEUHOFER, BUHALIS e LADKIN, 2012) e se traduz em mais um
forte indicativo de oportunidade para melhoria da competitividade turística
sustentável dos municípios.
Muito provavelmente, uma vez ampliado o acesso geral à Internet (por
parte da população e das empresas locais) e à qualidade deste acesso (no que
se refere à banda, por exemplo), trata-se de um dos aspectos que oferece
maior diversidade de alternativas para desenvolvimento de estratégias em
rede, inclusive a custos menores do que aqueles necessários para ampliação
da infraestrutura de turismo já discutida.
Inclui-se dentre tais possibilidades o estabelecimento de parcerias para
desenvolvimento de estratégias online de comunicação e de transações
comerciais.
Estas parcerias poderiam ser firmadas com diversos atores locais tais
como:
• A iniciativa privada: quer seja com empresas que fazem parte da
cadeia de valor do turismo no destino, quer seja com empresas de
tecnologia inseridas no ecossistema de turismo local - como discutido
em artigo anterior da autora (ALVES et al., 2009)
261
• Organizações não governamentais (ONGs);
• A comunidade local; e,
• Organizações de marketing do destino (as chamadas DMOs) – como,
por exemplo, os Conventions & Visistors Bureau existentes em vários
municípios no Brasil.
O maior impacto sobre o construto Patrimônio e Cultura - cujos
resultados da pesquisa apontam como o segundo fator mais determinante da
competitividade turística dos municípios - é atribuído ao número de
empresas classificadas no Grupo de atividades econômicas de Cultura e Lazer
(variável Pat2, com peso fatorial de 0,652) existentes no município.
Este resultado reforça a importância da chamada ‘Economia criativa’
para o desempenho turístico local.
Por outro lado, os impactos secundários das duas outras variáveis de
medida deste construto Patrimônio e Cultura (Pat 1, com peso fatorial de
0,292 e Pat4, com 0,287 - relacionados ao número de patrimônios
internacionais tombados pela UNESCO e nacionais tombados pelo IPHAN
respectivamente), devem ser vistos como incentivos para estimular as
articulações locais em busca de valorização dos bens naturais, históricos e
patrimoniais do município, além da própria promoção de opções de melhorias
do acesso à cultura local pela população e por visitantes.
Ou seja, parece bastante relevante a ampliação dos esforços dos
municípios que desejem aumentar sua competitividade turística em prol do
tombamento de bens culturais junto ao IPHAN e do reconhecimento de
patrimônios locais pela UNESCO refletidas nestas duas variáveis (Pat1 e
Pat4).
Observa-se, por exemplo, que mesmo entre os 1.007 municípios da
subpopulação do estudo, ou seja, mesmo entre aqueles possuem atividade
turística (pelo menos segundo os critérios adotados na pesquisa), boa parte
(864 dos casos analisados) não possui qualquer patrimônio tombado pelo
IPHAN ou reconhecido pela UNESCO (ver Tabela 2, subseção 3.8.1.5).
Por outro lado, a cidade do Rio de Janeiro-RJ – primeira colocada no
ranking de competitividade turística sustentável entre os 1.007 municípios
analisados (Quadro 24) – é também a que lidera a lista de número de
262
patrimônios IPHAN por município (139 bens tombados), além de também
possuir um patrimônio (a paisagem da cidade, como patrimônio natural90) no
restrito grupo de 18 patrimônios da humanidade tombados pela UNESCO no
Brasil (Quadro 13, subseção 3.8.1.5).
Provavelmente, o fato de se ter um patrimônio do município reconhecido
pela UNESCO ou pelo IPHAN, por si só não deve ser capaz de aumentar a
demanda turística a seu favor. Mas o próprio caminho de amadurecimento da
população e da gestão pública do município, requerido para elaboração dos
processos de sua candidatura e para outorga deste tipo de tombamento, deve
também refletir aspectos intangíveis a ele associados, que possam colaborar
para aumentar a competitividade turística deste destino, sobretudo em relação
à dimensão cultural da sustentabilidade local, como já sugerido em diversos
estudos anteriores sobre este tema (ALVES e HILAL, 2009).
Ainda segundo os resultados obtidos nesta pesquisa, o quarto fator mais
importante para determinar a competitividade turística sustentável, é o
correspondente ao Desenvolvimento socioeconômico. Dentre as variáveis de
medida a ele associadas no modelo, a de maior impacto é o Índice de
Desenvolvimento Humano Municipal, IDH-M (Desenv1, com peso fatorial
igual a 0,523) seguida pelos indicadores da proporção de domicílios do
município com acesso a serviços de abastecimento adequado de água potável
(variável Desenv5, com peso fatorial igual a 0,250) e de coleta de lixo
(variável Amb5, com peso fatorial igual a 0,224).
A importância relativa do IDH-M nos resultados empíricos obtidos para
o modelo proposto reforça um ponto praticamente unânime na literatura, qual
seja o que defende que a competitividade turística, quando avaliada sob a
ótica da sustentabilidade, deve necessariamente estar associada à qualidade de
vida dos residentes (RITCHIE e CROUCH, 2000; DWYER e KIM, 2003a;
MENA, 2006; KÖRÖSSY, 2008; FERNANDEZ e RIVERO, 2009; WU, C.-
W., 2009; VIANNA, 2011).
Já os resultados que apontam a importância relativa de duas variáveis de
medida do chamado ‘Sistema de Saneamento Ambiental’ (IBGE, 2011a) -
90 Não contabilizado nesta pesquisa por ter sido inscrito apenas em 2012, ou seja, ainda não considerado oficialmente em 2010 (data base dos dados coletados na pesquisa), um patrimônio natural da humanidade pela UNESCO.
263
associado à extensão dos atendimentos da rede de abastecimento adequado de
água potável e de coleta de lixo domiciliar - reforçam outro imperativo da
perspectiva sustentável da competitividade turística, segundo o qual a
preservação ambiental e o acesso da população a serviços de saneamento
básico de qualidade são essenciais para evitar o comprometimento dos
recursos naturais do destino no longo prazo.
Vale ainda ressaltar que estes aspectos são ainda mais amplificados em
destinos localizados em países em desenvolvimento (como no caso do Brasil),
nos quais este tipo de serviço ainda não contempla a maioria da população
(WTTC, WTO e EARTH COUNCIL, 1997; LIN e DE GUZMAN, 2007;
KERSTENETZKY e PUNZO, 2008; MOWFORTH e MUNT, 2008) e que
por isso mesmo devem tornar-se prioridade para gestores públicos que
busquem melhorar a competitividade turística municipal de forma
sustentável.
Finalmente, entende-se ainda como uma contribuição gerencial
fundamental desta tese, a desmistificação da necessidade de grandes aportes
de recursos para se analisar o grau de competitividade de um município, ou
ainda, para sua comparação com a correspondente de outros municípios -
considerados como seus concorrentes diretos ou como destinos exemplares,
que possam ser tomados como benchmarks para a busca de inspiração na
adoção de ‘boas práticas’ de gestão pública.
Os resultados destes tipos de análises podem ser utilizados com o
objetivo de valorizar as vantagens competitivas, e atenuar (ou compensar) as
desvantagens competitivas do município em prol de maximizar os resultados
da atividade turística local.
Como demonstrado pela presente pesquisa, tais análises podem ser
efetuadas por qualquer gestor público, com o mínimo de recursos financeiros,
devendo para tanto ser iniciadas pelo levantamento de dados secundários
municipais, como os incluídos no modelo desenvolvido para mensuração da
competitividade turística sustentável, a fim de representar as variáveis
observadas associadas aos construtos exógenos e endógenos propostos.
264
5.4 Sugestões para pesquisas futuras
A análise do estudo desenvolvido nesta tese permite não apenas verificar
suas implicações e contribuições de caráter acadêmico e gerencial, como já
discutido nas seções anteriores (5.2 e 5.3), mas também apresentar sugestões
específicas visando sua continuidade e aprofundamento por meio da
realização de novas pesquisas.
Na seção 3.12 foram apontadas algumas das limitações metodológicas da
pesquisa, para as quais é possível propor não só sugestões visando atenuá-las,
mas também de natureza conceitual e teórica, a serem consideradas nestes
estudos futuros.
Embora o resumo dos principais estudos empíricos sobre o tema
competitividade de destinos turísticos, publicados no período desde a década
de 1990 até 2011 já tenha sido apresentado no final do Capítulo 2 da revisão
da literatura (ver Quadro 4 e subseção 2.4.4), alguns daqueles estudos são
citados nesta seção, assim como estudos mais recentes publicados após este
período (e portanto, não incluídos na revisão em questão), com o objetivo, em
ambos os casos de ilustrar as sugestões para pesquisas futuras apresentadas.
5.4.1 Ampliação da base de dados
A primeira destas sugestões diz respeito à ampliação da base de dados
coletados do ponto de vista temporal, a fim de transformar a pesquisa de corte
transversal realizada, em um futuro estudo longitudinal.
Neste sentido, o caminho mais trivial seria simplesmente utilizar os
dados já coletados nesta pesquisa para os outros dois anos (2009 e 2011),
submetendo-os à mesma modelagem já aplicada aos dados de 2010.
No entanto, esta opção teria como limitação a inexistência de estatísticas
para as variáveis extraídas do Censo demográfico (que no Brasil, é uma
pesquisa decenal), as quais representam grande parte das variáveis utilizadas
no modelo.
Uma alternativa para contornar esta limitação seria a utilização de uma
base agregada com os dados correspondentes ao triênio (anos de 2009, 2010 e
2011), conforme procedimento adotado por Mazanec e Ring (2011) para
análise do modelo de competitividade do WEF, a partir dos dados de 2008 e
2009 do relatório correspondente.
265
5.4.2 Inclusão de Pesquisa Qualitativa
A segunda limitação desta tese apontada na seção 3.12 refere-se à
ausência de pesquisa qualitativa, em complementação à abordagem
quantitativa adotada. Neste sentido, várias opções metodológicas seriam
aplicáveis.
Algumas destas opções já foram aplicadas em outros estudos sobre o
tema, tais como a realização de entrevistas em profundidade e de discussões
em grupos de foco (focus group) com especialistas ou stakeholders da área de
turismo (AL-MASROORI, 2006; CROUCH, 2006; 2007b; 2008; WILDE e
COX, 2008; BORNHORST, RITCHIE e SHEEHAN, 2010; REHAGE, 2010;
CROUCH, 2011; HALLMANN e ROTH, 2012) – incluindo agentes de
viagem (FAULKNER, OPPERMANN e FREDLINE, 1999) e gestores
públicos e privados (MASSUKADO-NAKATANI e TEIXEIRA, 2009), por
exemplo - ou até mesmo com turistas (BOTHA, CROMPTON e KIM, 1999).
Estas metodologias qualitativas devem então ser aplicadas para coleta de
dados adicionais com o objetivo de validar os construtos considerados no
modelo, ou ampliá-los pela incorporação de novos indicadores, assim como
para entender a motivação das relações encontradas no presente estudo a
partir da percepção destes grupos.
Além disso, seria igualmente apropriado o desenvolvimento de estudos
de casos para análise aprofundada da aplicabilidade do modelo proposto a um
município selecionado ( estudo de caso único), ou a um grupo com mais de
um município - estudo multicasos (D'HAUTESERRE, 2000; BORGES e
RUSCHMANN, 2004; DE QUEIROZ, 2005; ENRIGHT e NEWTON, 2005;
MORETO NETO, 2005; OMERZEL, 2005; BORGES, ZAINE e
RUSCHMANN, 2006; GARAU-TABERNER, 2007; MILLER,
HENTHORNE e GEORGE, 2008; VIERA e HOFFMANN, 2009; LEE e
CHEN, 2010; MINGHETTI e MONTAGUTI, 2010), que são alternativas
também já exploradas em diversos estudos anteriores sobre o tema.
Além dos métodos de entrevistas em profundidade, grupo de foco e
estudos de caso, utilizados na maior parte das pesquisas qualitativas sobre o
tema, Lee e King (2009) propõem a aplicação de uma versão modificada da
metodologia Delphi, como ferramenta de apoio à análise dos fatores
266
determinantes da competitividade de destinos turísticos, a partir da análise da
percepção de grupos de especialistas na área de turismo.
Assim, a realização de pesquisas qualitativas associadas a metodologia
quantitativa, adotada na presente pesquisa, poderiam proporcionar não apenas
uma forma de verificar a validação empírica do modelo proposto, como
também a possibilidade de sua revisão, por meio da inclusão de indicadores
primários de medida da percepção e/ou da motivação de viagem por parte dos
turistas (ver subseção 5.4.4 a seguir).
5.4.3 Delimitação da população ou amostra
A terceira limitação discutida anteriormente na seção 3.12, é relativa à
delimitação da subpopulação utilizada para testar empiricamente o modelo
proposto na tese.
Várias opções poderiam ser adotadas com o objetivo de confirmar a
validação do modelo, como por exemplo, testando-o empiricamente com
diferentes tamanhos de amostras da população de 5.565 municípios
brasileiros existentes em 2010.
Assim, a partir da ampliação do tamanho da subpopulação com a adoção
de algum método de atribuição de dados para os casos de municípios com
estatísticas não disponíveis, por meio da estimação dos dados ausentes
(missings) com base em valores válidos de outras variáveis e/ou casos da
subpopulação (HAIR JR. et al., 2005, p.61).
Nestes casos é imprescindível adotar o cuidado de restringir a prática a
um número limitado de variáveis por caso (município) - como a estratégia
adotada por Mazanec et al (2007) para desenvolvimento do modelo
modificado do Monitor de Competitividade do WTTC, a qual considera o
máximo de seis dados perdidos por país, do total de 27 variáveis consideradas
originalmente naquele modelo.
Naturalmente, esta limitação também tem implicações no total de
variáveis (estatísticas municipais) consideradas aptas para utilização como
indicadores do modelo.
Na presente pesquisa, do total de 73 variáveis coletadas para o ano-base
de 2010, apenas 33 foram mantidas no modelo operacionalizado.
267
Ainda que a ausência de dados perdidos (missings) nos 1.007 casos
considerados não tenha sido o único critério adotado para desconsideração de
variáveis na operacionalização dos construtos - uma vez que as variáveis
também foram descartadas por apresentarem distribuição muito distante da
normal, mesmo quando considerada sua transformada logarítmica - a
aplicação de um método de atribuição de dados perdidos poderia ampliar o
número de variáveis usadas para operacionalização do modelo.
Por outro lado, uma análise mais aprofundada dos valores extremos
(outliers) e eventuais exclusões dos casos correspondentes, assim como uma
revisão dos critérios de determinação da relevância da atividade turística para
a economia local, que determinaria os chamados “municípios turísticos” – na
presente pesquisa restritos a estatísticas diferentes de zero para o total de
empresas (estabelecimentos) e empregos (ocupações formais) das atividades
econômicas da classe agências de viagens (código 79112, CNAE 2.0) e do
grupo Alojamento (classes 55108 - Hotéis e similares e 55906 - outros tipos
de alojamento não especificados anteriormente, CNAE 2.0) – poderiam
reduzir o tamanho da subpopulação apta para testar empiricamente o modelo
proposto, tornando-a mais homogênea.
5.4.4 Inclusão de dados primários
A quarta limitação metodológica desta pesquisa discutida na seção 3.12,
referente ao uso de dados secundários para testar empiricamente o modelo,
pode ser atenuada em estudos futuros pela inserção no modelo de dados
primários.
Uma sugestão para tal seria buscar indicadores que contemplem além da
oferta turística – refletida nos construtos exógenos considerados no modelo –
aspectos relativos à demanda turística, revelando também nestes fatores as
percepções dos consumidores (turistas) ou de especialistas da área a respeito
do destino e de seus concorrentes segundo sua preferência, os quais disputam
a decisão de viagem a ser tomada por eles, como já citado na discussão
apresentada (subseção 5.4.2) sobre a inclusão de pesquisa qualitativa no
estudo.
Naturalmente, algumas das sugestões para pesquisas futuras discutidas
nesta seção - sobretudo no que se refere à inclusão de dados primários –
268
podem, por outro lado, tornar necessária a redução do tamanho da
subpopulação (ou amostra) de municípios considerada para testar
empiricamente o modelo, favorecendo talvez assim a inclusão de outros
fatores determinantes da competitividade turística no modelo, que foram
identificados na revisão da literatura, mas que tiveram que ser
obrigatoriamente desconsiderados por inviabilidade de serem medidos para
um número tão elevado de casos.
Uma sugestão nesta linha seria a inclusão no modelo de um sexto
construto endógeno correspondente à competitividade dos preços turísticos
praticados no destino, conforme já discutido na revisão da literatura
(DWYER, FORSYTH e RAO, 2000; DWYER et al., 2001; DWYER,
FORSYTH e RAO, 2002; GOOROOCHURN e SUGIYARTO, 2005;
AZZONI e MENEZES, 2009; FORSYTH e DWYER, 2009; DWYER,
FORSYTH e RAO, 2011).
5.4.5 Método de Modelagem de Equações Estruturais
A última limitação metodológica do presente estudo discutida na seção
3.12, refere-se, na verdade, a um conjunto de limitações próprias do método
de Modelagem de Equações Estruturais adotado para análise dos dados e teste
empírico do modelo proposto.
Notadamente, destaca-se a limitação referente à pressuposição da
existência de estrutura linear nas relações causais entre os construtos e entre
eles e seus respectivos indicadores no modelo proposto.
Uma sugestão para contornar esta limitação - ainda que usando-se os
mesmos conjunto de dados secundários e casos (municípios), considerados na
presente pesquisa e até a mesma metodologia de Modelagem de Equações
Estruturais para testar empiricamente o modelo proposto - seria adotar outro
método de estimação dos parâmetros que não assuma a existência deste tipo
de relação.
Embora esta opção não seja disponibilizada no SmartPLS adotado na
pesquisa, há no mercado outros softwares que oferecem esta alternativa,
como, por exemplo, o WarpPLS (KOCK, 2012), os quais poderiam ser
utilizados com este objetivo.
269
5.4.6 Outras sugestões de aprofundamento
Além das sugestões direcionadas a dirimir as limitações metodológicas
discutidas previamente na seção 3.12, outras sugestões de aprofundamento
podem ser apontadas a partir da análise dos resultados obtidos e discutidos no
Capítulo 4.
A principal destas limitações diz respeito à verificação da existência de
heterogeneidade na estrutura de dados utilizados para testar empiricamente o
modelo, aspecto que não analisado na presente pesquisa.
Duas sugestões poderiam ser adotadas para aprofundamento do estudo
neste sentido:
1º) Avaliar a existência de possíveis variáveis moderadoras: Como, por
exemplo, algum indicador que reflita o impacto sobre o modelo
associado a diferentes estágios de desenvolvimento dos destinos
(municípios), tais como o PIB municipal - conforme metodologia
adotada por Fernández e Rivero (2010b;2010a) para análise da
competitividade turística de países - ou o IDH municipal;
2º) Analisar a similaridade dos dados: a fim de definir grupos de
municípios similares, em termos dos fatores determinantes da
competitividade turística considerados no modelo proposto –
conforme procedimento adotado em estudos discutidos na revisão da
literatura aplicados a análise de países (KAYAR e KOZAK, 2008;
2010; ALVES e FERREIRA, 2009; ALVES e FERREIRA, 2009;
ALVES e NOGUEIRA, 2011).
Esta segunda sugestão equivale à aplicação prévia do método de
Análise de clusters aos dados coletados, seguido da aplicação do
método de Modelagem de Equações Estruturais por PLS-PM,
separadamente para os dados de cada aglomerado definido pelos
resultados da clusterização. Esta opção possibilitaria a análise da
estabilidade do modelo proposto em diferentes amostras ou
subpopulações.
Algumas outras sugestões mais específicas, voltadas a atenuar limitações
metodológicas mais gerais e a melhorar os resultados obtidos na presente
pesquisa, seriam ainda:
270
1) Ampliação do modelo a fim de contemplar a demanda do turismo
internacional para o município, não considerada no presente pesquisa
limitada a analisar o turismo doméstico, mas já considerada em
outros estudos similares (BENEDETTI, 2010; DE OLIVEIRA
SANTOS, 2012) e, teoricamente, em todos os modelos de
mensuração da competitividade turística de países;
2) Comparação dos resultados obtidos na presente pesquisa para o
grupo específico de 65 municípios considerados como destinos
indutores do turismo regional no Brasil, com aqueles
correspondentes dos estudos de análise da competitividade turística
realizados pelo Ministério do Turismo do Brasil, em parceria com o
SEBRAE e a FGV desde 2007 (MTUR, SEBRAE e FGV, 2012a).
Tal comparação teria como objetivo verificar convergências e
divergências entre os resultados obtidos pelos dois modelos, para
cada um destes 65 municípios.
Esta análise comparativa poderia possibilitar o uso conjunto de
ambos os modelos no apoio às políticas públicas da área no País, de
forma a viabilizar, suficientemente, a ampliação do número de
municípios turísticos brasileiros analisados, ou seja, expandindo
territorialmente a aplicação daquele estudo, para inclusão de todos os
584 municípios beneficiados por este grupo de destinos indutores,
equivalentes às 62 regiões turísticas brasileiras definidas como foco
prioritário do Programa de Regionalização do Turismo no Brasil
(MTUR, SEBRAE e FGV, 2012a), até então não contemplados
diretamente nos estudos e ações específicas deste Programa;
3) Desenvolvimento de uma metodologia para classificação das
variáveis associadas aos construtos exógenos do modelo, como
vantagem ou desvantagem competitiva para o desenvolvimento da
atividade turística no município, a partir dos resultados obtidos para
a subpopulação analisada.
Esta metodologia é similar àquela adotada nos Relatórios de análise
da Competitividade Turística de países, publicados pelo Fórum
Econômico Mundial (WEF, 2011), os quais consideram os valores
271
máximos, mínimos e médios de cada indicador (variável
independente) e o fator determinante (construto exógeno) para cada
caso da amostra.
Os resultados obtidos por tal tipologia permitiriam um método
prático de visualização, separadamente para cada destino, dos
indicadores do modelo que representam seus pontos fortes no
mercado turístico (vantagens competitivas) – que devem ser
realçados no posicionamento de marketing turístico do destino - ,
assim como de seus pontos fracos (desvantagens competitivas) – em
relação aos quais, o destino deve buscar estratégias de neutralização
ou de melhoria.
Esta prática representa uma interpretação pragmática para
formulação de estratégias de políticas públicas de turismo dos
destinos;
4) Incorporação ao modelo de indicadores adicionais que contemplem a
atratividade turística, sobretudo no que se refere ao construto
Patrimônio e Cultura, contabilizados na presente pesquisa apenas do
ponto de vista da quantidade de patrimônios existentes e de empresas
da atividade econômica Cultura e Lazer (estabelecimentos RAIS), e
não do seu efeito sobre a competitividade turística em si.
Sugestões para aprofundamento desta abordagem são apresentadas
em alguns estudos, tais como o desenvolvido por Formica e Usysal
(2006) para análise dos atrativos turísticos do estado de Virgínia, nos
Estados Unidos e por Cracolici e Nijkamp (2009), para análise da
região sul da Itália.
Outros indicadores também poderiam ser incluídos no modelo, a fim
de refletir outros aspectos qualitativos da oferta turística, além da
atratividade turística.
Exemplos deste aprimoramento do modelo abrangeriam a inclusão
de medidas, tais como:
(i) Número de quartos e leitos relacionados à capacidade da oferta
de hospedagem do município (medida no modelo apenas pelo
número de estabelecimentos RAIS nesta atividade econômica) –
272
a exemplo das estatísticas das capitais divulgadas recentemente
pelo IBGE (IBGE, 2012b) com base de dados de 2011; e,
(ii) Capacidade operacional dos aeródromos públicos em relação à
oferta de transporte aéreo de passageiros para o município (no
modelo restrita ao número de aeródromos públicos existentes no
município) – como, por exemplo, pelo uso de indicadores de
capacidade de pista, pátio e terminais de passageiros similares
àqueles estimados para os 20 maiores aeroportos do país, em
pesquisa realizada pela McKinsey (2010), em parceria como o
BNDES;
5) Ampliação da revisão bibliográfica, com o objetivo de avaliar a
possível contribuição ao modelo advinda dos chamados modelos
econométricos para previsão da demanda turística.
No caso, preferencialmente de modelos já contextualizados para o
Brasil que possam sugerir soluções alternativas para questões, tais
como os impactos sobre a demanda turística decorrentes:
• Da existência dos tradicionais hubs na malha aérea brasileira;
• Do fluxo turístico de passageiros atribuído a outros modais de
transporte público - não considerados para medida do construto
endógeno Fluxo turístico no modelo proposto, restrito apenas ao
transporte aéreo doméstico e rodoviário interestadual;
• Da oferta de transporte privado de passageiros em grupos
turísticos, contratados diretamente pelos consumidores com
operadoras ou agências de turismo (também não contemplados
no modelo);
6) Revisão do uso de indicadores e de construtos (endógenos ou
exógenos) no modelo, que ampliem a medida da sustentabilidade da
competitividade turística.
Por exemplo, a partir da inclusão de indicadores que viabilizem a
reconsideração do construto Preservação Ambiental - descartado na
versão operacionalizada do modelo teórico nesta pesquisa - , ou de
outros indicadores, que reflitam o grau de dependência econômica
273
do município em relação à atividade turística (ou seja, capazes de
mensurar o nível de diversificação da economia local);
7) Aplicabilidade do modelo proposto para análises turísticas regionais,
ou seja, análises da competitividade turística agregada de grupos
formados pelo município e pelos municípios a ele adjacentes,
atuando como polos turísticos, que façam parte de roteiros turísticos
comerciais já formatados e em operação no Brasil (e não apenas de
municípios isolados como na presente pesquisa).
Esta opção permitiria alinhar o modelo proposto ao conceito de
regionalização que representa uma forte tendência contemporânea
em formulação de políticas públicas (MTUR, 2005a; 2007b; 2007d;
DREHER e SALINI, 2008; OLIVEIRA, C. T. F. 2008; MTUR,
2009; 2010a; KUNZ, 2011; TRENTIN e FRATUCCI, 2011);
8) Avaliação do uso de outros indicadores, além das estatísticas já
consideradas nesta tese, sobretudo para medidas dos construtos
endógenos finalísticos, Renda e Fluxo turísticos, mas também no
caso dos construtos exógenos.
Esta opção é sugerida tanto pelo fato de terem sido observados nos
resultados obtidos na presente pesquisa, valores apenas moderados
para os coeficientes de determinação (R2), estimados para as relações
entre estes construtos e o construto central competitividade turística
sustentável, quanto por suas limitações conceituais, quer sejam:
• No caso do construto Renda turística: de ter sido modelado
apenas com medidas do emprego formal em atividades
econômicas características do turismo (ACTs), incapazes de
diferenciar turismo receptivo do turismo emissivo;
• No caso do construto Fluxo turístico: de ter sido medido apenas
pelo volume de desembarque de passageiros nos modais aéreo
doméstico e rodoviário interestadual.
Por um lado, tais restrições desconsideram parcelas relevantes para a
atividade turística local, tais como a contribuição dos empregos
informais (ÁRIAS, 2008a) e o fluxo turístico de passageiros
associado ao transporte oferecido pelas operadoras de turismo.
274
Por outro lado, superestimam estes fatores, pela inclusão de parcelas
referentes aos produtos turísticos ofertados aos residentes e a
serviços de transporte de passageiros não relacionados ao turismo.
Já no caso dos construtos exógenos, maior atenção deveria ser dada
àqueles modelados com poucas variáveis.
O construto Educação representa o caso mais crítico neste sentido,
contando com apenas duas variáveis de medida. Mas também os
construtos Infraestrutura de TICs e Patrimônio e Cultura consideram
apenas três variáveis e mereceriam atenção.
Além disso, seria importante a inclusão no modelo de algum tipo de
medida financeira, tanto do ponto de vista do investimento aplicado
ao turismo, quanto da receita dele decorrente para o município.
Na presente pesquisa, diversos contatos foram feitos, sem sucesso,
com a Receita Federal do Brasil, buscando-se levantar ao menos a
receita agregada por município para as classes de atividades
econômicas (CNAE 2.0) do turismo consideradas no modelo.
Já no caso dos investimentos, conforme descrito anteriormente,
foram coletadas para a presente pesquisa, as estatísticas
correspondentes às despesas municipais com transportes, turismo,
TICs, saúde, segurança, habitação, gestão ambiental, saneamento e
cultura a partir dos dados contábeis municipais disponibilizados pelo
Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), do Ministério da Fazenda.
No entanto, devido tanto ao elevado volume de missings quanto à
distribuição extremamente assimétrica, estes dados foram
descartados como indicadores do modelo proposto.
9) Outro ponto a se analisar em pesquisas futuras seria a existência de
relações bidirecionais (e não apenas causais simples) entre os
construtos exógenos e o construto endógeno central de primeira
ordem, competitividade turística sustentável.
Alguns estudos de caso da literatura sobre o tema competitividade
turística sugerem, por exemplo, que o desenvolvimento da atividade
turística pode estimular a melhoria da infraestrutura turística local,
275
ou até mesmo influenciar a resignificação da cultura e do patrimônio
do destino.
Um destes exemplos é discutido em estudo anterior da autora sobre a
trajetória do desenvolvimento turístico do destino Praia do Forte,
localizado no município de Mata de São João, no litoral da Bahia
(ALVES e HILAL, 2009).
10) Seria ainda interessante testar empiricamente modelos concorrentes
ao proposto nesta tese. Por exemplo, ainda que mantendo os mesmos
fatores determinantes da competitividade turística considerados mas
passando a considerá-los como reflexivos – por exemplo, conforme
modelo sugerido por Assaker et al para previsão de demanda
turística, a partir de dados baseados na oferta do destino
(ASSAKER, VINZI e O’CONNOR, 2011b; 2011a; ASSAKER e
HALLAK, 2012), discutido no Capítulo 2 de revisão de literatura
(subseção 2.4.3.2);
11) Outra sugestão seria aplicar a metodologia da Análise de Envoltória
de Dados (DEA), em substituição ou mesmo associada à de
Modelagem de Equações Estruturais, para análise da
competitividade turística a partir das estatísticas municipais já
coletadas para a presente pesquisa.
O uso das duas metodologias associadas, para análise da
competitividade turística foi discutido no Capítulo 2 de revisão de
literatura (subseção 2.4.3.3), a partir do estudo de Wu, Lan e Lee
(2012), que utiliza os dados e o Modelo de competitividade turística
do Fórum Econômico Mundial (WEF, 2009).
Os resultados obtidos a partir da adoção desta sugestão poderão ser
comparados àqueles obtidos por Pereira (2010; PEREIRA, L. L. e
FERREIRA, 2011), para análise da competitividade turística dos
doze municípios (capitais) que sediarão os jogos de futebol da Copa
Mundial FIFA de 2014 no Brasil, aplicando apenas a metodologia
DEA e considerando parâmetros turísticos, socioeconômicos e de
medida de sustentabilidade, os quais foram reduzidos a quatro
variáveis de saída - arrecadação de impostos sobre serviços
276
(ISSQN), oferta de hospedagem em número de quartos de hotel,
capacidade aeroportuária e taxa de acesso a serviços públicos - e
três variáveis de entrada - despesas municipais, violência e
sobrecarga de passageiros aéreos.
277
ANEXOS
278
ANEXO 1 – Atividades Características do Turismo
Tabela 9. Atividades Características do Turismo (ACTs) definidas pela OMT e códigos do Sistema Brasileiro de Classificação de Atividades Econômicas CNAE 2.0
Grupo de Atividade Característica do Turismo (ACTs)
Código CNAE 2.0 Descrição
1. Alojamento 55.10-8 Hotéis e similares
55.90-6 Outros tipos de alojamento não especificados anteriormente
2. Alimentação 56.11-2 Restaurantes e outros estabelecimentos de serviços de alimentação e bebidas 56.12-1 Serviços ambulantes de alimentação
56.20-1 Serviços de catering, bufê e outros serviços de comida preparada
3. Transporte 49.12-4 Transporte metroviário de passageiros 49.21-3 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, municipal e em região metropolitana
49.22-1 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, com itinerário fixo, intermunicipal, interestadual e internacional
49.23.0 Transporte rodoviário de taxi
49.29-9 Transporte rodoviário coletivo de passageiros, sob regime de fretamento, e outros transportes rodoviários não especificados anteriormente
49.50-7 Trens turísticos, teleféricos e similares 50.11-4 Transporte marítimo de cabotagem 50.12-2 Transporte marítimo de longo curso 50.21-1 Transporte por navegação interior de cargas 50.22-0 Transporte por navegação interior de passageiros em linhas regulares
50.30.1 Navegação de apoio 50.91-2 Transporte por navegação de travessia 50.99-8 Transporte aquaviário não especificado anteriormente 51.11-1 Transporte aéreo de passageiros regular 51.12-9 Transporte aéreo de passageiros não-regular
51.30-7 Transporte espacial
4. Auxiliares do Transporte 52.21-4 Concessionárias de rodoviárias, pontes, túneis e serviços relacionados
279
52.22-2 Terminais rodoviários e ferroviários 52.23-1 Estacionamento de veículos 52.29-0 Atividades auxiliares dos transportes terrestres não especificadas anteriormente 52.31-1 Gestão de portos e terminais 52.32-0 Atividades de agenciamento marítimo 52.39-7 Atividades auxiliares dos transportes aquaviários não especificadas anteriormente 52.40-1 Atividades auxiliares dos transportes aéreos
5. Agências de turismo 79.11-2 Agências de viagens 79.12-1 Operadores turísticos
79.90-2 Serviços de reserva e outros serviços de turismo não especificados anteriormente
6. Aluguel de Transporte 77.11-0 Locação de automóveis sem condutor
77.19-5 Locação de meios de transporte, exceto automóvel, sem condutor
7. Cultura e Lazer 90.01-9 Artes cênicas, espetáculos e atividades complementares 90.02-7 Criação artística 90.03-5 Gestão de espaços para artes cênicas, espetáculos e outras atividades artísticas
91.02-3 Atividades de museus e de exploração, restauração artística e conservação de lugares e prédios históricos e atrações similares
91.03-1 Atividades de jardins botânicos, zoológicos, parques nacionais, reservas ecológicas e áreas de proteção ambiental
92.00-3 Atividades de exploração de jogos de azar e apostas 93.11-5 Gestão de instalações de esportes 93.12-3 Clubes sociais, esportivos e similares 93.13-1 Atividades de condicionamento físico 93.19-1 Atividades esportivas não especificadas anteriormente 93.21-2 Parques de diversão e parques temáticos
93.29-8 Atividades de recreação e lazer não especificadas anteriormente
Fonte: (ÁRIAS, 2008a, p. 11-13)
280
ANEXO 2 – Indicadores do Modelo
Quadro 25. Indicadores do Construto Infraestrutura de Turismo
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Distância à capital estadual para os municípios da divisão político administrativa vigente em 2000 (em Km)
Distancia_Capital
Infra1 Original
IPEA. O cálculo foi baseado nas coordenadas geodésicas do cadastro de cidades e vilas do IBGE de 1998. O universo de municípios da tabela é definido pelo IBGE no levantamento censitário e não necessariamente coincide com o oficialmente existente ou instalado na data de referência.
Tabela em Excel
Ipea Data /Regional/Municípios/Tema:
Geográfico/Distância à capital estadual...
(http://www.ipeadata.gov.br/)
1998
No. de Estabelecimentos do grupo de atividade Alojamento (Hotéis e Similares), RAIS
Log Infra2 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 2.0 55.10-8 (Hotéis e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
No. de Estabelecimentos do grupo de atividade Outros Alojamentos, RAIS
Empresas_AlojamentoOutras
Infra3 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes das Classes CNAE 2.0 55.90-6 (Outros tipos de alojamento não especificados anteriormente)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
No. de Estabelecimentos atividade CNAE Trens Turísticos
Empresas_TrensTuristicos
Infra4 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 2.0 2.0 49.50-7 (Trens turísticos, teleféricos e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
281
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
No. de Estabelecimentos atividade Locadoras de Automóveis, RAIS
Empresas_Locadoras
Infra5 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 77110 (Locação de automóveis sem condutor)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
Número de Estabelecimentos do Grupo da atividade de Transporte Aéreo Regular de Passageiros, RAIS
Empresas_Aereas_Regulares
Infra6 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 2.0: 51.11-1 (Transporte aéreo regular de passageiros)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
Número de Estabelecimentos do Grupo da atividade de Transporte Aéreo Não-regular de Passageiros, RAIS
Empresas_Aereas_NRegulares
Infra7 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 2.0: 51.11-1 51.12-9 (Transporte aéreo não-regular de passageiros)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
Número de Estabelecimentos da atividade Transporte fluvial de passageiros regular
Empresas_Fluviais
Infra8 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Classe CNAE 2.0 de Atividade Econômica 50.22-0 (Transporte por navegação interior de passageiros em linhas regulares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
Número de Estabelecimentos das Atividades auxiliares dos transportes aéreos
Empresas_AuxiliaresAereas
Infra9 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS - FREQUENCIA. Número de empresas declarantes da Classe CNAE 2.0: 52.40-1 (Atividades auxiliares dos transportes aéreos)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009, 2010
e 2011
282
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Despesas Municipais com Transportes
Despesas_Transportes
Infra10
% Despesas Municipa
is
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA) - Sistema do Tesouro Nacional (STN). Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Transporte
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/estad
os_municipios/index.asp)
2009, 2010
e 2011
Despesas Municipais com Turismo
Despesas_Turismo
Infra11
% Despesas Municipa
is
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA) - Sistema do Tesouro Nacional (STN). Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Turismo
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/estad
os_municipios/index.asp)
2009-2011
Assentos ofertados em voos domésticos
Assentos_Aereos_Ofertados
Infra12 Logarítm
ica
ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil). No. de assentos ofertados em voos domésticos com desembarque em aeródromo do município.
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANAC
2009, 2010
e 2011
Linhas rodoviárias interestaduais que passam pelo município
Linhas_Rodoviarias
Infra13 Logarítm
ica
ANTT. Pesquisa FIPE de Demanda 2009. Dados Operacionais de Linhas Interestaduais desconsiderando o fluxo de passageiros cuja viagem se origina e termina dentro do mesmo município. Número total de linhas rodoviárias interestaduais que passam pelo município.
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANTT
2009
Assentos rodoviários ofertados em linhas interestaduais
Ass_Mun_Rod Infra14 Logarítm
ica
ANTT. Pesquisa FIPE de Demanda 2009. Dados Operacionais de Linhas Interestaduais desconsiderando o fluxo de passageiros cuja viagem se origina e termina dentro do mesmo município. Número total de linhas rodoviárias interestaduais que passam pelo município.
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANTT
2009
Assentos rodoviários ofertados em linhas interestaduais
Assentos_Rodov_Oferta
N.A. Não
utilizado
Dados Operacionais de Linhas Interestaduais coletados pelo sistema SISDAP (Sistema de Controle de Dados dos Serviços de Transportes. Rodoviários de Passageiros), ANTT, Atendimento canal e-SIC - Dezembro/2012). Assentos rodoviários ofertados em linhas interestaduais tendo o município como destino
Tabela em Excel
Atendimento e-SIC, Ministério dos Transportes/ANTT
2011
Aeródromos públicos Aerodromos_Pub
licos Infra15 Original
ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil). Número total de aeródromos públicos do município.
Tabela em Excel
http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/aerodromos/AerodromosPublicos.
xls 2009
Aeródromos privados Aerodromos_Pri
vados Infra16 Original
ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil). Número total de aeródromos privados.
Tabela em Excel
http://www2.anac.gov.br/arquivos/pdf/aerodromos/aerodromosPrivados.
xls 2009
283
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
No. de empresas de ônibus interestaduais que operam no município
Empresas_Transp_Rodov_Interes
tadual N.A.
Não utilizado
Dados Operacionais de Linhas Interestaduais coletados pelo sistema SISDAP, ANTT, Atendimento canal e-SIC - Dezembro/2012)
Tabela em Excel
Atendimento e-SIC, Ministério dos Transportes/ANTT
2011
No. de Estabelecimentos de Hospedagem, Pesquisa de Serviços de Hospedagem - IBGE
Empresas_Hospedagem_IBGE
N.A. Não utilizado
IBGE. Pesquisa de Serviços de Hospedagem 2011 - Municípios das Capitais. Número de empresas das Classes CNAE 2.0: 55.10-8 e 55.90-6
Coleta individual
ftp://ftp.ibge.gov.br/Comercio_e_Servicos/Pesquisa_Servicos_de_Hosped
agem/2011/psh2011.pdf 2011
No. de unidades habitacionais de hospedagem, Pesquisa de Serviços de Hospedagem - IBGE
Unidades_Hospedagem_IBGE
N.A. Não utilizado
IBGE. Pesquisa de Serviços de Hospedagem 2011 - Municípios das Capitais. Número de suítes, apartamentos, quartos e chalés dos estabelecimentos de hospedagem das Classes CNAE 2.0: 55.10-8 e 55.90-6
Coleta individual
ftp://ftp.ibge.gov.br/Comercio_e_Servicos/Pesquisa_Servicos_de_Hosped
agem/2011/psh2011.pdf 2011
No. de leitos de hospedagem, Pesquisa de Serviços de Hospedagem - IBGE
Leitos_Hospedagem_IBGE
N.A. Não utilizado
IBGE. Pesquisa de Serviços de Hospedagem 2011 - Municípios das Capitais. Considerando-se leitos simples (destinados a apenas 1 hóspede) ou duplos (para dois hóspedes) dos estabelecimentos de hospedagem das Classes CNAE 2.0: 55.10-8 e 55.90-6
Coleta individual
ftp://ftp.ibge.gov.br/Comercio_e_Servicos/Pesquisa_Servicos_de_Hosped
agem/2011/psh2011.pdf 2011
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 26. Indicadores do Construto Infraestrutura de Tecnologias da Informação e de Comunicação (TICs) do destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Percentual da população que vive em domicílios com energia elétrica (%)
PercPop_Energia_Eletrica
TIC1 Original
Portal ODM, com base nos microdados do Censo Demográfico 2010 do IBGE. Proporção de domicílios particulares permanentes com iluminação elétrica, proveniente ou não de uma rede geral, com ou sem medidor ou relógio que registre o consumo exclusivo do domicílio.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2010
284
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Total de domicílios com TV Dom_TV TIC2 % do Total
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010 - Resultados da Amostra. Tabela 3498 - Domicílios particulares permamentes, por alguns bens duráveis existentes no domicílio. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com aparelho de televisão a cores ou preto e branco, desde que esteja em condições de uso.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/TV%20Resultados%20d
a%20Amostra.csv (Consulta em 23.01.2013)
2010
Total de domicílios com telefone fixo
Dom_Tel_Fixo TIC3 % do Total
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010. Resultadosda Amostra. Tabela 3498 - Domicílios particulares permamentes, por existência de telefone. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com linha convencional de telefone instalada, própria, alugada ou ramal. Não inclui telefone celular.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Telefones%20Municipio
s.zip (Consulta em 23.01.2013)
2010
Total de domicílios com telefone celular
Dom_Tel_Celular
TIC4 % do Total
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010 - Resultados Preliminares da Amostra. Tabela 3393 - Domicílios particulares permamentes, por existência de telefone. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com telefone celular mas sem linha convencional de telefone instalada, própria, alugada ou ramal.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Telefone%20e%20Celul
ar_Amostra.zip (Consulta em 23.01.2013)
2010
Total de domicílios com Microcomputador
Dom_PC TIC5 % do Total
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010 - Resultados Gerais da Amostra. Tabela 2249 - Domicílios particulares permanentes, por alguns bens duráveis existentes no domicílio. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com microcomputador.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Computador%20e%20In
ternet.csv (Consulta em 08.02.2013)
2010
Total de Domicílios com PC com acesso à Internet
Dom_PcInternet TIC6 % do Total
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010 - Resultados Gerais da Amostra. Tabela 2249 - Domicílios particulares permanentes, por alguns bens duráveis existentes no domicílio. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com microcomputador com acesso a Internet
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Computador%20e%20In
ternet.csv (Consulta em 08.02.2013)
2010
285
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Despesas Municipais com Tecnologia da Informação
Despesas_TIC TIC7 %
Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas por Funções. Função Tecnologia da Informação.
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/e
stados_municipios/index.asp)
2009-2011
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 27. Indicadores do Construto Educação da população do destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Taxa de alfabetização 15-29 anos (%)
PercPop_Alfabetizada
Educ1 Original
Portal ODM, com base nos microdados do Censo Demográfico de 2010 (IBGE). Número de pessoas com idade entre 15 e 29 anos de idade que são alfabetizados, ou seja, que sabem ler e escrever pelo menos um bilhete simples, dividido pela população total nesta faixa etária.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2010
Percentual de Distorção idade-série no ensino fundamental (%)
PercDistorcao_Ens_fundamental
Educ2 Original
Ministério da Educação, INEP (Portal ODM). Percentual de alunos com idade superior à série recomendada do ensino fundamental. No caso brasileiro, a partir de 2007, considera-se a idade de 6 anos como a idade adequada para ingresso no ensino fundamental, cuja duração, normalmente, é de 9 anos; no entanto, até 2007, a idade era de 7 anos e a duração, normalmente, de 8 anos.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2009 e 2010
Percentual de Distorção idade-série no ensino fundamental médio (%)
PercDistorcao_Ens_Medio
Educ3 Original Ministério da Educação, INEP (Portal ODM). Percentual de alunos com idade superior à série recomendada do ensino médio.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2009 e 2010
286
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Índice de Desenvolvimento da Educação Básicana rede Pública (IDEB)
IDEB_Anos_Iniciais N.A. Não
utilizado
Ministério da Educação, INEP (Portais INEP e ODM). Índice disponibilizado para as escolas da rede pública[2] nos municípios, para os anos iniciais do Ensino Fundamental Regular. Mede a qualidade educacional combinando informações do desempenho em exames padronizados (Prova Brasil) obtido pelos estudantes ao final das etapas do ensino fundamental (4.ª e 8.ª séries) e de rendimento escolar (aprovação).
Tabela em Excel
2009: Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
2011: Portal INEP (http://portal.inep.gov.br/web/po
rtal-ideb/planilhas-para-download)
2009 e 2011
Índice de Desenvolvimento da Educação Básicana rede Pública (IDEB)
IDEB_Anos_Finais N.A. Não
utilizado
Ministério da Educação, INEP (Portais INEP e ODM). Índice disponibilizado para as escolas da rede pública[2] nos municípios , para os anos finais do Ensino Fundamental Regular. Mede a qualidade educacional combinando informações do desempenho em exames padronizados (Prova Brasil) obtido pelos estudantes ao final das etapas do ensino médio (3.ª série) e de rendimento escolar (aprovação).
Tabela em Excel
2009: Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
2011: Portal INEP (http://portal.inep.gov.br/web/po
rtal-ideb/planilhas-para-download)
2009 e 2011
Despesas Municipais com Educação
Despesas_Educação Educ4 % Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Educação.
Tabela em Excell
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/e
stados_municipios/index.asp)
2009, 2010 e 2011
População 10 anos ou mais, sem instrução e Ensino fundamental incompleto
Pop_semFundamental
Educ5 %
População
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010- Resultados Gerais da Amostra. Tabela 1554 - Pessoas de 10 anos ou mais de idade, por nível de instrução. População sem instrução e com ensino fundamental incompleto.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Nível%20de%20Instruçã
o-7.csv (acesso em 08.02.2013)
2010
População 10 anos ou mais com Ensino Fundamental completo e médio incompleto
Pop_semMedio Educ6 %
População
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010- Resultados Gerais da Amostra. Tabela 1554 - Pessoas de 10 anos ou mais de idade, por nível de instrução. População 10 anos ou mais com Ensino Fundamental completo e médio incompleto.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Nível%20de%20Instruçã
o-7.csv (acesso em 08.02.2013)
2010
População 10 anos ou mais com Ensino Superior completo
Pop_comSuperior Educ7 %
População
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010- Resultados Gerais da Amostra. Tabela 1554 - Pessoas de 10 anos ou mais de idade, por nível de instrução. População 10 anos ou mais com Ensino Superior completo
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Nível%20de%20Instruçã
o-7.csv (acesso em 08.02.2013)
2010
287
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
População 10 anos ou mais com Ensino Médio completo e superior incompleto
Pop_semSuperior Educ8 %
População
Dados: IBGE - Censo Demográfico 2010- Resultados Gerais da Amostra. Tabela 1554 - Pessoas de 10 anos ou mais de idade, por nível de instrução. População 10 anos ou mais com Ensino Médio completo e superior incompleto
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Nível%20de%20Instruçã
o-7.csv (acesso em 08.02.2013)
2010
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 28. Indicadores do Construto Desenvolvimento Socioeconômico do destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Índice de Desenvolvimento Humano Municipal
IDH Desenv1 Original Portal Min. Cidades - Aplicativo da Série Histórica do SNIS (Sistema Nacional de Informação sobre o Saneamento) 2010
Tabela em Excel
http://www.snis.gov.br/Arquivos_SNIS/3_BANCO%20DE%20DADOS/Serie_Historica/InstalaS
NIS_2010.zip
2009 e 2010
PIB Municipal per capita (em R$/habitante)
PIBpercapita Desenv2 Original
PIB: Ministério das Cidades, Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental (SNSA), Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). População residente: BGE. 2010 – Censo Demográfico. 2009 e 2011 - Estimativas anuais da população residente. Diretoria de Pesquisas (DPE). Coordenação de População e Indicadores Socias (COPIS).
Tabelas em Excel
Calculado com dados do PIB e da População total do município
2009 e 2010
Taxa de incidência de HIV/AIDS por ano de diagnóstico, por 100mil habitantes
AIDS Desenv3 Logarítmica
Ministério da Saúde/DST/Aids: base de dados do Sistema de Informações de Agravos de Notificação (SINAN, a partir de 1998)/DATASUS; Portal ODM. Número de casos novos confirmados de síndrome de imunodeficiência adquirida (Aids), no ano diagnosticado como de contágio, por local de residência dividido pela população total.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2009 e 2010
288
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Taxa de mortalidade de menores de 5 anos de idade a cada mil nascidos vivos
Mortalidade_infantil
Desenv4 Logarítmica
Ministério da Saúde - Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc) - Sistema Único de Saúde (DATASUS); Portal ODM. Número de óbitos de menores de cinco anos de idade, a cada mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço geográfico, no ano considerado.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2009 e 2010
Percentual de domicílios com abastecimento adequado de água (%)
Domicilios_AguaPotavel
Desenv5 Original
2010: Portal ODM, com base nos microdados do Censo Demográfico de 2010 (IBGE). Proporção de domicílios particulares permanentes com acesso a uma fonte de água tratada, ou seja, domicílios ligados à rede geral de abastecimento de água.
Planilha Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
2010
Despesas Municipais com Saúde
Despesas_Saúde Desenv6 % Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Saúde
Tabela em Excel
Base em Access (http://www.stn.fazenda.gov.br/e
stados_municipios/index.asp)
2009 a 2011
Despesas Municipais com Segurança Pública
Despesas_Segurança
Desenv7 % Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Segurança Pública
Tabela em Excel
Base em Access (http://www.stn.fazenda.gov.br/e
stados_municipios/index.asp)
2009 a 2011
Despesas Municipais com Habitação
Despesas_Habitação
Desenv8 % Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Habitação
Tabela em Excel
Base em Access (http://www.stn.fazenda.gov.br/e
stados_municipios/index.asp)
2009 a 2011
Taxa de incidência de Hepatite A (Número de Casos ) por 100mil habitantes
Hepatite A N.A. Não
utilizado
Ministério da Saúde - Portal ÁguaBrasil, com base no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN)/DATASUS.
Tabela em Excel
Portal ÁguaBrasil (http://www.aguabrasil.icict.fiocr
uz.br/index.php?pag=c_t_m) 2009
Taxa de incidência de dengue por 100.000 habitantes
Dengue N.A. Não
utilizado
Ministério da Saúde - Portal ÁguaBrasil, com base no Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN)/DATASUS.
Tabela em Excel
PortalÁguaBrasil (http://www.aguabrasil.icict.fiocr
uz.br/index.php?pag=c_t_m) 2009
Número de Homicídios Homicidios N.A. Não
utilizado
Datasus - Site SUS (Sistema Único de Saúde). Os dados originais são provenientes do SIM-DATASUS e do CID10.
Tabela em Excel
Ipea Data /Regional/Municípios/Tema:
Segurança Pública (http://www.ipeadata.gov.br)
2009
289
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Taxa de doenças transmissíveis por mosquitos, por 100mil habitantes
Doenças Mosquitos
Desenv9 Logarítmica
Ministério da Saúde/Cenepi: base de dados do Sistema Nacional da Vigilância Epidemiológica, Sistema Único de Saúde (DATASUS); Portal ODM. Número de casos novos confirmados de dengue, febre amarela, leishmaniose e malária, por 100 mil habitantes, por local de residência.
Tabela em Excel
Portal ODM (Aplicativo DevInfo/Orbis)
(http://www.orbis.org.br/sistema-devinfo)
2009 e 2010
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 29. Indicadores do Construto Patrimônio e Cultura do destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base
de Dados Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Patrimônios UNESCO Patrimonio_UNESCO Pat1 Original UNESCO. Número de Patrimônios (naturais e culturais) da Humanidade certificados pela UNESCO no município
Consulta individualizada site UNESCO
http://www.unesco.org/new/pt/brasilia/culture/world-
heritage/list-of-world-heritage-in-brazil/#c154844
N.A.
Número de Estabelecimentos do Grupo das atividades Cultura e Lazer, RAIS
Empresas_CulturaeLazer
Pat2 Logarítmic
a
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) ESTABELECIMENTOS. Número de empresas declarantes da CNAE 2.0: classe 91023 (Atividades de museus e de exploração, restauração artística e conservação de lugares e prédios históricos e atrações similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/l
ogin.php
2009-2011
Despesas Municipais com Cultura
Despesas_Cultura Pat3 %
Despesas Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Cultura
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/estados_municipios/index.asp)
2009-2011
Patrimônios IPHAN Patrimonio_IPHAN Pat4 Original
Arquivo Noronha Santos, IPHAN (Instituto do Patrimônio Histórico e Artístico Nacional). Número de bens culturais protegidos por tombamento pelo IPHAN no município
Consulta individualizada
http://www.iphan.gov.br/ans/inicial.htm
N.A.
Fonte: Elaboração da autora
290
Quadro 30. Indicadores do Construto Preservação Ambiental do destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Densidade Populacional Densidade_Populacao
Amb1 Original
População: IBGE. 2010 - Censo Demográfico 2010. 2009 e 2011 - Estimativas anuais da população residente. Diretoria de Pesquisas (DPE). Coordenação de População e Indicadores Socias (COPIS). Área: IBGE. Censo 2010
Tabela em Excel
População: 2010 - Ipea Data/Regional/Municípios/Tema:
População/População residente - total (http://www.ipeadata.gov.br/); 2009 -
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/estimativa2009/estimativa.shtm ;
2011 - http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/pop
ulacao/estimativa2011/. Área: Ipea Data
/Regional/Municípios/Tema: Geográfico/Área geográfica publicada nos
Censos (http://www.ipeadata.gov.br/)
2010
Taxa de crescimento da população
PercCresc. População
Amb2 Original IBGE/Microdados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010. Taxa de crescimento médio anual da população.
Tabela em Excel
Ipea Data /Regional/Municípios/Tema: Populacao (http://www.ipeadata.gov.br)
2000 e
2010
Total de domicílios com Banheiro ou Sanitário
Domicilios_Banheiro
Amb3 % do Total
IBGE - Censo Demográfico 2010. Resultados da Amostra. Tabela 3502 - Domicílios particulares permanentes, por tipo de material das paredes externas, segundo o tipo de domicílio, a condição de ocupação do domicílio, o número de cômodos, o número de dormitórios e a existência de banheiro ou sanitário e esgotamento sanitário. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com banheiro (com rede de esgoto ou pluvial, fossa séptica ou outro escoadouro).
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Esgotamento%20TUDO_Resultados%20da%20A
mostra-2.csv (Consulta em 23/01/2013)
2010
Total de domicílios com Banheiro ou Sanitário e Rede de Esgoto ou Pluvial
Domicilios_Banheiroe
Esgoto Amb4 % do Total
IBGE - Censo Demográfico 2010. Resultados da Amostra. Tabela 3502 - Domicílios particulares permanentes, por tipo de material das paredes externas, segundo o tipo de domicílio, a condição de ocupação do domicílio, o número de cômodos, o número de dormitórios e a existência de banheiro ou sanitário e esgotamento sanitário. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com banheiro e rede de esgoto ou pluvial.
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Esgotamento%20TUDO_Resultados%20da%20A
mostra-2.csv (Consulta em 23/01/2013)
2010
291
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Total de domicílios com Coleta de Lixo
PercDom_ColetaLixo
Amb5 % do Total
IBGE - Censo Demográfico 2010. Resultados da Amostra. Tabela 3217 - Domicílios particulares permanentes e Moradores em domicílios particulares permanentes, por situação do domicílio, segundo a forma de abastecimento de água, o destino do lixo e a existência de energia elétrica. Sistema SIDRA (Sist. IBGE de Recuperação Automática). Número de domicílios com coleta de lixo
Tabela em Excel
http://www.sidra.ibge.gov.br/download/Domicilios%20LIXO.csv
(Consulta em 21/01/2013) 2010
Despesas Municipais com Gestão Ambiental
Despesas_GestãoAm
biental Amb6
% Despesas
Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Gestão Ambiental
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/estados_mun
icipios/index.asp)
2009-2011
Despesas Municipais com Saneamento
Despesas_Saneament
o Amb7
% Despesas
Municipais
Ministério da Fazenda, Sistema de Finanças do Brasil (FINBRA), Dados contábeis dos Municípios, Despesas para a Função Saneamento
Tabela em Excel
Base em Acces (http://www.stn.fazenda.gov.br/estados_mun
icipios/index.asp)
2009-2011
Taxa de Recuperação de Recicláveis
PercRecupera_Recicla
veis Amb8 Original
Ministério das Cidades, Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental (SNSA), Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). % de recuperação de materiais recicláveis (exceto matéria orgânica e rejeitos) em relação à quantidade total coletada de resíduos sólidos.
Tabela em Excel
Portal Min. Cidades - Aplicativo da Série Histórica do SNIS
(http://www.snis.gov.br/Arquivos_SNIS/3_BANCO%20DE%20DADOS/Serie_Historic
a/InstalaSNIS_2010.zip)
2009 e
2010
Taxa de Coleta Seletiva Perc_Coleta Seletiva
Amb9 Original
Ministério das Cidades, Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental (SNSA), Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). % de material recolhido pela coleta seletiva (exceto mat. orgânica) em relação à quantidade total coletada de resíduos sólidos domésticos.
Tabela em Excel
Portal Min. Cidades - Aplicativo da Série Histórica do SNIS
(http://www.snis.gov.br/Arquivos_SNIS/3_BANCO%20DE%20DADOS/Serie_Historic
a/InstalaSNIS_2010.zip)
2009 e
2010
Fonte: Elaboração da autora
292
Quadro 31. Indicadores do Construto Empregos Turísticos no destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Ocupações formais na atividade Alojamento, RAIS
Empregos_Alojamento
Emprg1 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 55108 (Hotéis e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais na atividade Outros Alojamentos, RAIS
Empregos_AlojamentoOutras
Emprg2 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 55906 (Outros tipos de alojamento não especificados anteriormente)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais no Grupo de atividade Transporte Aéreo, RAIS
Emprg_Aereas Emprg3 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classes CNAE 2.0: 51.11-1 (Transporte aéreo de passageiros regular) e 51.12-9 (Transporte aéreo de passageiros não-regular)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais Nas Atividades auxiliares dos transportes aéreos
Empregos_AuxiliaresAereas
Emprg4 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais). TRABALHADORES - VÍNCULOS da Classe CNAE 2.0 52.40-1 (Atividades auxiliares dos transportes aéreos)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais na atividade econômico "Trens turísticos, teleféricos e similares", RAIS
Empregos_TrensTuristicos
Emprg5 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classes CNAE 2.0 49.50-7 (Trens turísticos, teleféricos e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
293
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Ocupações formais na atividade de locação de automóveis, RAIS
Empregos_Locadoras
Emprg6 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 de Atividade Econômica 77110 (Locação de automóveis sem condutor)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais na atividade Agências de Viagens, RAIS
Empregos_AgViagem
Emprg7 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 79112 (Agências de viagens)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais na atividade de transporte fluvial de passageiros regular, RAIS
Empregos_Fluviais Emprg8 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 de Atividade Econômica 50.22-0 (Transporte por navegação interior de passageiros em linhas regulares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Emprg8)Ocupações formais na atividade Operadores de Turismo, RAIS
Empregos_OpTurismo
Emprg9 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 79121 (Operadores turísticos)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Ocupações formais na atividade de Reservas Turísticas, RAIS
Empregos_Reservas
Emprg10 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - VÍNCULOS, Classe CNAE 2.0 79902 (Serviços de reserva e outros serviços de turismo não especificados anteriormente)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_
estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Fonte: Elaboração da autora
294
Quadro 32. Indicadores do Construto Salários (Totais Pagos e Médios) nos Empregos Turísticos no destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Salários pagos nos empregos formais na atividade Alojamento, RAIS (R$)
Salarios_Alojamento
Sal1 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 55108 (Hotéis e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais na atividade Outros Alojamento, RAIS (R$)
Salarios_AlojamentoOutras
Sal2 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 55906 (Outros tipos de alojamento não especificados anteriormente)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais no Grupo de atividade Transporte Aéreo, RAIS (R$)
Salarios_Aereas Sal3 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classes CNAE 2.0: 51.11-1 (Transporte aéreo regular de passageiros) e 51.12-9 (Transporte aéreo não-regular de passageiros)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais nas atividades auxiliares dos Transportes aéreos, RAIS (R$)
Salarios_AuxiliaresAereas
Sal4 Logarítm
ica
Ministério do Trabalho e Emprego (MTE), Programa de Disseminação de Estatísticas do Trabalho (PDET), Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais). TRABALHADORES - VÍNCULOS da Classe CNAE 2.0: 52.40-1 (Atividades auxiliares dos transportes aéreos)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais da atividade Trens turísticos, RAIS (R$)
Salarios_TrensTuristicos
Sal5 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classes CNAE 2.0 49.50-7 (Trens turísticos, teleféricos e similares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais da atividade de locação de automóveis, RAIS (em Mil R$)
Salarios_Locadoras
Sal6 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 de Atividade Econômica 77110 (Locação de automóveis sem condutor)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (Base RAIS online)
http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_rais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
295
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Salários pagos nos empregos formais da atividade de transporte fluvial de passageiros regular, RAIS (R$)
Salarios_Fluviais Sal7 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 de Atividade Econômica 50.22-0 (Transporte por navegação interior de passageiros em linhas regulares)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_r
ais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais da atividade Agências de Viagens, RAIS (R$)
Salarios_AgViagem
Sal8 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 79112 (Agências de viagens)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_r
ais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais da atividade Operadores de Turismo, RAIS (R$)
Salarios_OpTurismo
Sal9 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 79121 (Operadores turísticos)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_r
ais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salários pagos nos empregos formais da atividade de Reservas Turísticas, RAIS (R$)
Salarios_Reservas
Sal10 Logarítm
ica
Pesquisa RAIS (Registros Administrativos da Relação Anual de Informações Sociais) TRABALHADORES - Vl Remun Dezembro (SM), Classe CNAE 2.0 79902 (Serviços de reserva e outros serviços de turismo não especificados anteriormente)
Tabela em Excel
Portal MTE/PDET (RAIS online) http://bi.mte.gov.br/bgcaged/caged_r
ais_estabelecimento_id/login.php
2009-2011
Salário Médio da atividade Alojamento, RAIS (R$)
Salario_Alojamento
Sal11 Original = Sal1 / Empg1 Calculado no SPSS
N.A. 2009-2011
Salário Médio da atividade Outros Alojamentos, RAIS (R$)
Salario_AlojamentoOutras
Sal12 Original = Sa2 / Emprg2 Calculado no SPSS
N.A. 2009-2011
Salário da atividade Transporte Aéreo, RAIS (R$)
Salario_Aereas Sal13 Original = Sal3 / Empg3 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011 Salário Médio das atividades auxiliares dos Transportes aéreos, RAIS (R$)
Salario_AuxiliaresAereas
Sal14 Original = Sal4 / Empg4 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011
Salário Médio da atividade Trens turísticos, RAIS ( R$)
Salario_TrensTuristicos
Sal15 Original = Sal5 / Empg5 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011 Salário Médio da atividade de locação de automóveis, RAIS (R$)
Salario_Locadoras
Sal16 Original = Sal6 / Empg6 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011 Salário Médio da atividade de transporte fluvial, RAIS (R$)
Salario_Fluviais Sal17 Oiginal = Sal7 / Empg7 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011
296
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no
Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Salário Médio da atividade Agências de Viagens, RAIS (R$)
Salario_AgViagem
Sal18 Original = Sal8 / Empg8 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011 Salário Médio da atividade Operadores de Turismo, RAIS (R$)
Salario_OpTurismo
Sal19 Original = Sal9 / Empg9 Calculado no SPSS N.A. 2009-
2011
Salário Médio da atividade de Reservas Turísticas, RAIS (em Mil R$)
Salario_Reservas Sal20 Original = Sal10 / Empg10 Calculado no SPSS N.A. 2006-
2011
Fonte: Elaboração da autora
Quadro 33. Indicadores do Construto Fluxo Turístico direcionado ao destino
Indicador Municipal Abreviatura na Base de Dados
Código Modelo
Forma no Modelo Fonte/Descrição Formato Acesso Anos
Desembarques aéreos domésticos de passageiros
Desembarques_Aereos_Pax
Fluxo1 Logarítmica ANAC. Número de passageiros em desembarques aéreos domésticos
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANAC
2009-2011
Voos de desembarques aéreos domésticos
Desembarques_Aereos_Voos
Fluxo2 Logarítmica ANAC. Número de Voos em desembarques aéreos domésticos Tabela em
Excel Dados cedidos
diretamente pela ANAC 2009-2011
Desembarques rodoviários de passageiros
Desembarques_Rodov_Pax
Fluxo3 Logarítmica
ANTT. 2009: Pesquisa FIPE de Demanda 2009. Dados Operacionais de Linhas Interestaduais desconsiderando o o fluxo de passageiros cuja viagem se origina e termina dentro do mesmo município. Número de passageiros de linhas inretestaduais que desembarcaram no município. 2011: Dados Operacionais de Linhas Interestaduais coletados pelo sistema SISDAP, ANTT, Atendimento canal e-SIC - Dez/2012)
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANTT
2009 e 2011
Número de viagens rodoviárias quie passam pelo município
Viagens_Rodoviarias Fluxo4 Logarítmica
ANTT. 2009: Pesquisa FIPE de Demanda 2009. Dados Operacionais de Linhas Interestaduais desconsiderando o o fluxo de passageiros cuja viagem se origina e termina dentro do mesmo município. Número de passageiros de linhas inretestaduais que desembarcaram no município. 2011: Dados Operacionais de Linhas Interestaduais coletados pelo sistema SISDAP, ANTT, Atendimento canal e-SIC - Dez/2012)
Tabela em Excel
Dados cedidos diretamente pela ANTT
2009 e 2011
Fonte: Elaboração da autora
297
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