(a) Universidade Nova de Lisboa, [email protected] (b) Universidade Nova de Lisboa, [email protected] (c) Universidade Nova de Lisboa, [email protected]
(d) CICS – Center for Interdisciplinary Studies, Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, Universidade Nova de
Lisboa, [email protected]
Resumo
Serão os habitantes das cidades portuguesas felizes? Poderemos considerar as cidades portuguesas como “cidades felizes”?
A felicidade é um dos objectivos de qualquer ser humano, mas pode ser encarado também como uma medida do progresso socioeconómico sustentável. Em 2011, a ONU aprovou a criação do conceito de “Felicidade Nacional Bruta” assente nos quatro pilares seguintes: desenvolvimento sustentável; preservação e promoção dos valores culturais; conservação do ambiente natural; e boa governança.
Este trabalho procura entender como é possível uma quantificação da felicidade, com base em vinte indicadores que a literatura associa ao conceito de “felicidade” para onze cidades portuguesas. O cálculo das relações entre indicadores reforça a reflexão sobre o que torna as cidades felizes nos dias de hoje e se o “Índice da Felicidade” (PIB per capita, apoio social, esperança média de vida saudável, liberdade para tomar as grandes decisões, generosidade, percepção de corrupção e “distopia”) reflecte as preocupações de movimentos como os dos “Amigos da Terra” ou a “Fundação da Nova Economia”).
Palavras chave: Índice da Felicidade; Felicidade Nacional Bruta; Cidades.
1. Introdução
A felicidade é um dos objectivos de qualquer ser humano, mas pode ser encarado como uma medida de progresso socioeconómico sustentável. São os nossos cidadãos felizes? (Helliwell, Layard, & Sachs, 2013)
Será então possível medir este conceito abstracto? Compreendendo conceitos como bem-estar e qualidade de vida? De acordo com Florida, Mellander e Rentfrow, estes conceitos estão interligados com os salários e com o capital humano, tendo por isso um papel muito importante na felicidade das cidades. (Florida, Mellander, & Rentfrow, 2013)
Tentando compreender as questões em voga no debate em torno da felicidade, procura-se com este trabalho, verificar a relação entre critérios empírica e cientificamente relacionados com a felicidade, procurando compreender a sua relação com a qualidade de vida e o bem estar no território português.
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2. As variáveis e o território
Tendo em conta critérios de proximidade e usando as sub-regiões estatísticas em que se divide o território português (NUTS II) utilizamos os dados estatísticos relativos a onze cidades portuguesas inscritas na zona Norte e Centro do país sendo estas: Braga, Bragança, Porto, Viana do Castelo, Vila Real, Aveiro, Castelo Branco, Coimbra, Leiria, Guarda e Viseu.
Este estudo tem como apoio os dados de 20 indicadores escolhidos tendo em conta a sua relação com a felicidade. Para estimar o grau de relacionamento entre varáveis, consideramos uma variável dependente e 19 variáveis independentes; estas últimas foram englobadas em seis áreas temáticas: Geografia, Demografia, Educação, Economia, Habitação, Transportes e Ambiente.
Variável dependente
Foi escolhida como variável dependente o “Índice de Qualidade de Vida”, calculado pela DECO em 2011. Este indicador procurou identificar quais as melhores cidades para viver tendo por nós sido utilizado como estimativa da felicidade nas cidades portuguesas.
Variáveis independentes
Geografia: consideraram-se os indicadores seguintes: Temperatura média anual em ºC (2011, INE), Precipitação média anual em mm (2011, INE).
Demografia: consideraram-se os indicadores Densidade populacional (nº hab./km2, dados de 2011, INE), População dos 0-14 em % (2011, INE), População dos 15-64 em % (2011, INE), População +65 em % (2011, INE).
Educação: neste tema englobaram-se os seguintes indicadores: Taxa de analfabetismo (2011, INE), População com ensino superior em % (2011, INE), Taxa de abandono escolar em % (2011, INE). Economia: área temática onde se consideraram os indicadores: Ganho Médio Mensal em € (2012, INE), Poder de Compra per capita (2011, INE), Taxa de Desemprego (2011, INE). Habitação: os indicadores escolhidos foram: Encargos médios mensais com habitação em € (2011, INE), População com casa própria em % (2011, INE)
Transportes: para este tema consideramos os indicadores Movimentos pendulares em minutos (2011, INE), Feridos em acidentes de viação (2013, PORDATA).
Ambiente: Resíduos Urbanos recolhidos selectivamente por habitante em kg/hab. (2012, PORDATA), Consumo de energia eléctrica por consumidor em Kwh (2013, PORDATA).
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3. Métodos estatísticos e resultados
Correlação
Iniciou-se a análise estatística com o recurso à correlação (estudo do grau de associação simultânea entre a variável dependente e as variáveis independentes), que indica o grau de associação entre as variáveis. Este pode ser positivo (quanto a aumentos da variável independente correspondem aumentos na variável dependente) ou negativo (quando a aumentos da variável independente correspondem reduções na variável dependente) (Prado, 1969) – o que nos permite observar a relação de cada indicador com o “Índice de Qualidade de Vida” ou seja, medir o seu grau de significância em relação à felicidade. Calculando-se os coeficientes de correlação de forma independente para a zona Norte e para a Zona Centro (Tabela I), obtém-se uma clara distinção entre zonas e a relação com os indicadores escolhidos. Enquanto que para a zona Norte é visível uma forte correlação (-1<r-value<-0,5 ; 0,5>r-value>1) com mais de 50% dos indicadores seleccionados, para a zona Centro apenas 2 indicadores são significativamente fortes e 4 apresentam uma correlação média (-0,5>r-value>-0,3 ; 0,3>r-value>0,5). O papel da demografia é claramente insignificante, tanto para a zona Norte como para zona Centro (coeficientes de correlação bastantes próximos de 0), enquanto que, tal como inicialmente debatido por Florida, Mellander, & Rentfrow (2013) os indicadores económicos apresentam uma forte correlação – embora negativa e apenas significativa na zona Norte, nomeadamente os indicadores ganho médio mensal (Valor) (Figura I) e poder de compra per capita (valor) .
Por outro lado, tanto o indicador “Taxa de desemprego” como o de “Consumo de energia”, contrariamente ao esperado, apresentam uma fraca significância (coeficentes médios apenas na zona Centro), enquanto que os indicadores relativos à educação têm resultados surpreendentes (o indicador abandono escolar, apresenta, para as duas zonas, uma forte correlação, mas no Norte a correlação é negativa e no Centro é positiva. (Figura 2)
Regressão
Com base nos resultados obtidos anteriormente recorremos ao uso da regressão linear (Tabela II) – metodologia que permite demonstrar a causalidade entre as variáveis - e regressão múltipla – onde se relaciona a variável dependente com duas ou mais variáveis independentes - por forma a validar os resultados obtidos anteriormente. (Prado, 1969). Dada a ausência de relação dos indicadores demográficos com o IQV, não aplicamos este método estatístico aos mesmos.
NORTE
Os resultados obtidos mostram a existência de uma forte relação e poder influenciador entre a felicidade e factores de referência como o valor do salário, o poder de compra, a posse de habitação, o tempo de deslocação casa-trabalho e a segurança nessas deslocações (os dados obtidos mostram que os indicadores ganho médio mensal, poder de compras per capita, população com casa própria, movimentos
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pendulares e feridos em acidentes de viação têm um grau de influência superior a 80% e uma elevada significância). No entanto indicadores como o consumo de energia ou a taxa de desemprego não têm significado, como já havíamos observado anteriormente.
Através desta análise podemos concluir que os sectores economia, habitação e transportes são os mais significativos para a felicidade urbana.
CENTRO
Os resultados obtidos anteriormente são confirmados, onde percebemos que os indicadores escolhidos poderão não ser totalmente adequados a um estudo aprofundado da felicidade na zona Centro. Dos indicadores seleccionados como relevantes para a felicidade apenas um – a taxa de abandono escolar – apresenta uma significância elevada, isto é, apenas um indicador apresenta uma relação relevante.
4. Considerações finais
Embora falemos do mesmo país observamos grandes discrepâncias do que é cultural e socialmente considerado “felicidade”.
Percebemos também que, uma vez que a significância dos indicadores entre as duas zonas é díspar, que é necessário um aprofundamento do método de cálculo desta variável dependente. Talvez seja útil a utilização de indicadores com influência e correlação significativas a todo o território para uma melhor análise.
Concluímos, principalmente através dos valores da zona Norte, que os indicadores relacionados com factores económicos têm um grande impacto e que os indicadores relacionados com a educação revelam também resultados significativos, uma vez que apresentam valores de correlação muito fortes e positivos em relação à taxa de analfabetismo.
Os resultados obtidos, se por um lado confirmam que a capacidade económica e que o capital humano em muito influenciam a felicidade, por outro lado levantam várias questões para um debate futuro. O dinheiro não traz felicidade? Mas a ignorância sim? Os resultados obtidos mostram a existência de uma possível proporcionalidade directa entre a felicidade e os baixos níveis de educação, bem como uma possível relação proporcionalmente indirecta com a capacidade financeira individual.
É necessária então uma reflexão, ponderação e adequação de discurso sempre que falamos de critérios que influenciam a felicidade e do seu significado na sociedade de hoje em dia.
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