DETERMINANTES ESPACIAIS E ECONÃMICOS DA DEMANDA RESIDENCIAL POR ÃGUA EM FORTALEZA, CEARÃ / SPACE AND ECONOMIC DETERMINANTS OF DEMAND FOR RESIDENTIAL WATER in Fortaleza, CearÃ

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

16/01/2012

RESUMO

Esta dissertaÃÃo tem como objetivo estimar uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua para a cidade de Fortaleza (CearÃ), considerando o provÃvel impacto do efeito espacial no consumo de Ãgua. A anÃlise se desenvolve a partir da investigaÃÃo a respeito da presenÃa de autocorrelaÃÃo espacial no consumo residencial de Ãgua. Para tal, foram utilizadas as tÃcnicas de anÃlise exploratÃria espacial de dados (ESDA). Posteriormente, sÃo realizados testes especÃficos para determinar as fontes da autocorrelaÃÃo espacial, ou seja, identificar se a autocorrelaÃÃo à causada pela distribuiÃÃo espacial do consumo de Ãgua ou pelos efeitos nÃo modelados. Identificadas as fontes de autocorrelaÃÃo espacial, foram estimadas quatro funÃÃes de demanda de Ãgua, que tinham como variÃveis explicativas o preÃo mÃdio, a diferenÃa, a renda, o nÃmero de residentes e o nÃmero de cÃmodos, sob diferentes especificaÃÃes. Na primeira, utilizou-se um modelo sem efeitos espaciais; na segunda, utilizou-se a especificaÃÃo do modelo de erros espaciais (SEM), que incorpora a autocorrelaÃÃo espacial na forma de autocorrelaÃÃo nos termos de erro; na terceira, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo (SAR), onde a autocorrelaÃÃo espacial à incorporada atravÃs da defasagem espacial da variÃvel dependente; e por Ãltimo, utilizou-se o modelo espacial autorregressivo de mÃdias mÃveis (SARMA), que à a uniÃo dos dois modelos anteriores. Os resultados mostram que existe autocorrelaÃÃo espacial nas duas formas (erro e defasagem), indicando que o modelo SARMA à o mais adequado para modelar a demanda residencial por Ãgua na cidade de Fortaleza, ao contrÃrio do proposto por Chang et al. (2010), House-Peters et al. (2010), Franczyk e Chang (2008), Ramachandran e Johnston (2011), que utilizaram o modelo SEM. Conclui-se, portanto, que à importante levar em consideraÃÃo a possibilidade de efeitos espaciais na estimaÃÃo de uma funÃÃo de demanda residencial por Ãgua, na medida que a nÃo incorporaÃÃo dos efeitos espaciais subestima o efeito das variÃveis preÃo mÃdio e nÃmero de residentes sobre a quantidade consumida de Ãgua, enquanto superestima o efeito das variÃveis renda e nÃmero de cÃmodos.

ASSUNTO(S)

ciencias sociais aplicadas demanda por Ãgua efeitos espaciais regressÃo espacial water demand, spatial effects, spatial regression ciencias sociais aplicadas demanda por Ãgua efeitos espaciais regressÃo espacial water demand, spatial effects, spatial regression econometria

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