HAKİMLER VE SAVCILAR YÜKSEK KURULU KARARLARININ HUKUKİ NİTELİĞİ

Considerado um dos aspectos mais preocupantes na gestão de um destino turístico, a infra-estrutura geral da cidade possui grande relevância nessa análise. Além disso, diante das avaliações encontradas no item anterior a Análise de Regressão Linear Múltipla se investe de importância com vistas a direcionar investimentos a fim de dirimir os problemas decorrentes das avaliações encontradas. As variáveis independentes selecionadas foram as mesmas avaliadas no tópico anterior, ou seja, a Limpeza e Higiene em Vias Públicas; Avaliação com Relação à Presença de Mendigos, Vendedores Ambulantes, Prostituição etc; Sensação de Segurança em Vias Públicas; Tranqüilidade/Baixo Nível de Ruídos; Tráfego na Cidade/Congestionamentos; Acesso aos Atrativos Turísticos; Equipamentos Públicos (Lixeiras, bancos de praça); Hospitalidade das Pessoas com o Turista; Paisagem Urbana (Número de prédios, construções com a cara local); Qualidade Paisagística do Entorno Natural (Ausência de equipamentos agressivos a paisagem como torres, arranha-céus etc). Já como variável dependente foi selecionada a Avaliação Geral da Infra-Estrutura da cidade.

Para realização da análise de Regressão Linear Múltipla foi utilizado o método Stepwise, por ser considerado o mais adequado em razão do elevado número de variáveis analisadas e por evitar a multicolinearidade entre as variáveis do modelo. De qualquer maneira, foi utilizado também o método Forward obtendo-se o mesmo resultado final, o que, desse modo, atesta a validade do método escolhido. O método Stepwise utilizou como parâmetro de inclusão de variáveis os valores de probabilidade F iguais ou menores que 0,05 ao passo que para a exclusão os valores iguais ou superiores a 0,10.

O resultado do teste F-ANOVA 336,546, com significância zero (Sig. 0,000), permite afirmar que a hipótese de que R² é igual a zero pode ser rejeitada, logo percebe-se que as variáveis estatísticas possuem influência sobre a variável dependente e o modelo, como um todo, pode, assim, ser considerado como significativo. A ausência de multicolinearidade foi atestada pelos testes VIF e Tolerance, sendo todos os valores do primeiro bastante inferior a dez, limite para multicolinearidade inaceitável, e todos os valores do segundo teste bem acima de 0,10, também utilizado como parâmetro máximo de multicolinearidade como afirmam Hair Jr., Anderson, Tatham e Black (2006) e Corrar, Paulo e Dias Filho (2007).

Além disso, o valor de 2,086 atingido pelo teste Durbin-Watson atesta, por sua vez, a ausência de autorrelação assim como o teste t de Student com significância (Sig. 0,000) menor que 0,05 corroboram a afirmação da adequabilidade e significância estatística do modelo encontrado (CORRAR; PAULO; DIAS FILHO, 2007), que pode ser observado na Tabela 4.5.

TABELA 4.15: Fatores influenciadores da avaliação geral da infra-estrutura Variáveis independentes _{β não padronizado Erro padrão β Padronizado Teste t Sig.}

(Constante) 0,920 0,179 --- 5,153 0,000 Paisagem urbana 0,288 0,034 0,317 8,366 0,000 Acesso aos atrativos 0,196 0,035 0,214 5,639 0,000 Tranquilidade/Baixo nível de

ruídos 0,150 0,032 0,178 4,633 0,000 Equipamentos públicos 0,131 0,031 0,160 4,265 0,000 Tráfego/congestionamento 0,083 0,025 0,114 3,329 0,000 Hospitalidade das pessoas 0,060 0,028 0,065 2,138 0,033

Nota: R²= 0,838; R² Ajustado = 0,835; F= 336,546 (Sig. 0,000); Durbin-Watson = 2,086. Variáveis independentes = Todas as listadas na tabela.

Variável dependente = Avaliação Geral da Infra-Estrutura da Cidade do Natal. Fonte: Pesquisa de campo.

Diante dos resultados encontrados na Tabela 4.15, observa-se que o modelo final que melhor explica o comportamento da variável Avaliação Geral da

Infra-Estrutura, contém apenas seis das variáveis originalmente lançadas, e possui pode explicativo (R²) igual a 83,8%. As variáveis excluídas do modelo foram a Limpeza e Higiene em Vias Públicas, a Avaliação com Relação à Presença de Mendigos, Vendedores Ambulantes, Prostituição etc., a Sensação de Segurança em Vias Públicas e a Qualidade Paisagística do Entorno Natural (Ausência de equipamentos agressivos a paisagem como torres, arranha-céus etc). Como se pode notar existe algumas variáveis importantes que se esperava um impacto relevante na explicação do comportamento da variável dependente.

No que concerne a Segurança Pública, parece que as considerações de Geraldo Bentes, Diretor de Marketing e Relações Institucionais da EMBRATUR, lançadas no tópico anterior, estavam coerentes com a percepção do consumidor, ou seja, que este já não atribui grande relevância a este item no processo de escolha, e como visto aqui, na avaliação da qualidade dos aspectos infra-estruturais locais. A Qualidade Paisagística do Entorno Natural tinha sua inclusão no modelo esperada em razão do inconveniente trazido por um descontrole neste item, que causaria, por conseguinte, diminuição da beleza dos aspectos arquitetônicos da cidade. Faz-se pertinente mencionar que vários turistas reclamam de tamanhos de hotéis, e do chamado ―desrespeito‖ a paisagem local provocada pelos empreendimentos, e de acordo com os resultados aqui encontrados, isto não parece interferir na sua percepção de qualidade. Além disso, a exclusão das variáveis Limpeza e Higiene em Vias Públicas e Avaliação com Relação à Presença de Mendigos, Vendedores Ambulantes, Prostituição etc., pode demonstrar, por seu turno, a pouca importância atribuída a esses itens, por parte do turista.

De qualquer maneira, observou-se que, grosso modo, o poder explicativo das variáveis se apresenta coerente com o esperado. Por se tratar de um destino centrado em suas belezas naturais, já que se trata do segmento de ―Sol e Praia‖, era esperado que a Paisagem Urbana (β 0,288) auferisse grande influência na explicação da variação do comportamento da percepção da Qualidade Geral da Infra-Estrutura local. Corroborando, ainda, com o mesmo argumento, vem a Tranquilidade/Baixo Nível de Ruídos (β 0,150), que tinha esse impacto já aguardo em função das características do destino, e do segmento, que pressupõe relaxamento, prioritariamente, como também o Tráfego/Congestionamento (β 0,083).

O Acesso aos Atrativos (β 0,196), se apresenta como a segunda variável mais influente no comportamento da variável independente. Esse resultado entra em consonância com a discussão levada a cabo no tópico anterior sobre ela. Ou seja, que o turista atribui grande relevância a ela em razão das próprias características prioritárias da avaliação da qualidade da dimensão, os turistas buscam uma experiência única em suas viagens, e, logo, os aspectos da infra-estrutura que podem causar grande incômodo a eles, no momento de desfrutar do objetivo de sua viagem, se espera que possuam impacto forte em sua percepção. Os Equipamentos Públicos (β 0,131) também participam da lista dos principais influenciadores, isso em decorrência, provavelmente, do incômodo que pode causar a estadia do turistas falhas nesse aspecto. A Hospitalidade natalense (β 0,060), embora tenha sido a variável com menor força, se apresentou no modelo. De toda forma, os resultados parecem consistentes com a literatura no que diz respeito ao fator. É perceptível, ainda, o impacto de fatores relacionados a aspectos visuais, relacionados a construção imagética do destino. A representação do modelo encontrado pode ser mais bem observada na Figura 4.12.

Dissertação de Mestrado. Márcio Marreiro das Chagas. β 0,131 β 0,196 β 0,083 _{β 0,150} β 0,288 Tranqüilidade/baixo nível de ruídos Equipamentos públicos (lixeiras, bancos de praça)

Acesso aos atrativos turísticos Tráfego na cidade/congestionamentos Limpeza e higiene em vias públicas Paisagem urbana (Número de prédios, construções com a cara

local)

Qualidade paisagística do entorno natural (Ausência

de equipamentos agressivos a paisagem como torres, arranha-céus

etc) Sensação de segurança

em vias públicas Avaliação com relação à

presença de mendigos, vendedores ambulantes,

prostituição etc. Hospitalidade das pessoas com o turista

Avaliação

Geral da

Infra-

Estrutura

da Cidade

Relação pouco significante

FIGURA 4.12: Fatores influenciadores da avaliação geral da infra-estrutura