produção

A partir das informações de correlação destacados na Tabela 2 é possível perceber

que todos os sinais esperados e indicados no Quadro 2 foram confirmados. A base de dados

composta com informações de 242 municípios goianos mostra que efetivamente existe uma

relação negativa entre o número de indústrias e a distância de tais municípios da capital

Goiânia e que as outras variáveis, assim como já se esperava, apresentaram uma relação

positiva com o número de industrias instaladas nos municípios. Destaque especial para as

variáveis de população urbana (PopUrb), NUMBanc (número de agências bancárias) e

NUMPost (número de postos bancários) que possuem uma correlação fortíssima com o

número de indústrias.

A matriz de correlação é um primeiro mecanismo para verificar o tipo de associação

entre as variáveis estudadas, porém esta técnica, assim como aponta Gujarati (2000), não

permite indicar a dependências de uma variável em relação às outras. Para tanto torna-se

necessário utilizar a análise de regressão. As informações disponíveis na Tabela 3 indicam

os coeficientes estimados bem como seus níveis de significância.

Tabela 3 – Resultados da análise de regressão

Variáveis Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P

Interseção 14,128 8,368 1,688 0,09

Revista CEPPG - CESUC - Centro de Ensino Superior de Catalão, Ano XIII, No 23 - 2o Semestre/2010

Artigo publicado na Revista CEPPG – No 23 – 2/2010 – ISSN 1517-8471 – Páginas 161 à 175

Dist -0,058 0,017 -3,468 0,00

PopUrb 0,001 0,000 12,359 0,00

PIBpc -0,060 0,035 -1,699 0,09

NUMBanc 3,660 1,366 2,679 0,01

NUMPost 5,516 0,558 9,888 0,00

Um primeiro fator importante a ser observado na Tabela 3 é o elevado R-quadrado

do modelo estimado (0,992). Este valor indica que cerca de 99% das variações no número

de estabelecimentos industriais do Estado de Goiás é explicado pelas variáveis

incorporadas no modelo, ou seja, uma grande parcela