Economia criativa e seus indicadores: uma proposta de índice para as cidades brasileiras. - Jäger, George Felipe Bond (2014)
Nos tempos atuais, cada vez mais tem se discutido sobre a importância da Economia Criativa para países e regiões. De fato, praticamente toda atividade humana utiliza-se em alguma medida da criatividade, por isso, existe um movimento nos últimos anos para reconhecer em determinadas atividades conteúdo intelectual, cultural e artístico que agregam valor a bens e serviços. A partir dos anos 2000 surgiram diversas metodologias cujo objetivo era mensurar a Economia Criativa, isso despertou grande interesse dos governos locais e nacionais, pois isso poderia ser usado para direcionar esforços e investimentos públicos com a finalidade de alavancar o desenvolvimento econômico local. Dentre as metodologias lançadas, uma das primeiras, o Índice das Cidades Criativas desenvolvido por Richard Florida gerou grande repercussão na comunidade acadêmica e civil com a utilização de diversos indicadores divididos em três dimensões, Talento, Tecnologia e Tolerância (os 3 Ts). Diversas outras metodologias desenvolvidas posteriormente com o objetivo de mensurar a Economia Criativa foram fortemente influenciadas pela estrutura dos 3 Ts. Contudo, existe uma grande dificuldade para replicar qualquer uma dessas metodologias para as cidades brasileiras, em razão de diversos motivos, dentre eles a inexistência de dados públicos referentes aos indicadores utilizados. Com o objetivo de equacionar essa dificuldade, esse trabalho se propôs a identificar, a partir de quarto indicadores internacionais pré-selecionados, quais os dados que serão utilizados e compará-los aos existentes no Brasil, através da proposta de um índice chamado de Índice da Economia Criativa Brasileiro (IECBr). Após essa análise, foram escolhidas sete cidades (São Paulo, Rio de Janeiro, Curitiba, Brasília, Salvador, Fortaleza e Belém) para medir a Economia Criativa dessas regiões. Após o cálculo do IECBr foram utilizadas duas ferramentas estatísticas, o Coeficiente de Correlação de Pearson e a Análise de Clusters. A primeira ferramenta mostrou que existiam alguns indicadores contrários aos demais indicadores da mesma dimensão, por isso, optou-se por calcular novamente o índice sem esses indicadores. Por fim, foi utilizada a segunda ferramenta estatística para mostrar que as cidades escolhidas formariam dois grupos distintos, um grupo contendo as cidades do Sul e Sudeste do país e outro contendo as cidades das outras regiões.