USO DE MACHINE LEARNING PARA A ANÁLISE DE PROJETOS LEGISLATIVOS DE DESENVOLVIMENTO REGIONAL: O CASO DA ZONA FRANCA DE MANAUS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.48075/igepec.v26i2.28611

Resumo

Este artigo tem como objetivo principal analisar o risco de projetos de lei para o modelo Zona Franca de Manaus (ZFM) serem transformados em norma jurídica, com o uso de Machine Learning. Trata-se de uma pesquisa com análise estruturada sobre os dados abertos da Câmara dos Deputados Federais, no período de 2011-2018, com aplicação de modelo de regressão logística. Quanto à análise dos projetos com temas pertinentes ao desenvolvimento regional da ZFM, ficou demonstrado que, apesar de serem temas importantes, as atividades do polo e, na maioria, estarem na agenda do executivo para o ano, eles não recebem a atenção de grupos e atores que podem representar influência para a sua efetivação até o momento.  A única exceção é o projeto de isenção de IPI bicicletas comuns e elétricas que pelo modelo apresentou uma maior chance estatística de ser aprovado, o que pode levar uma grande perda de competitividade da Zona Franca de Manaus.

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Biografia do Autor

Waldecy Rodrigues

Pós-Doutor Economia (UnB)

Professor do Programa de Mestrado em Desenvolvimento Regional e Agronegócio

Universidade Federal do Tocantins 

Referências

BRUCE, Andrew; BRUCE, Peter. Estatística Prática para Cientistas de Dados. Alta Books, v. 3, f. 196, 2019. 392 p.

CAPELLA, Ana Claudia. Formulação de Políticas Públicas. Brasília: Enap, 2018. 152 p.

GIAMBIAGI, Fábio. Crise fiscal da União: O que aconteceu recentemente? Revista de Economia Política, v. 17, n. 1, p. 65, 1997.

HAIR, Joseph F. et al. Análise multivariada de dados - 6ed. Bookman Editora, f. 344, 2008. 688 p.

HOLLAND, Márcio et al. Zona Franca de Manaus: Impacto, Efetividade e Oportunidades. FGV EESP, São Paulo, p. 102, 2019.

JUNQUEIRA, Andréa. Desvendando o Papel da Estrutura de Comissões para a atuação da Oposição. VI Seminário Discente do Programa de Pós-Graduação em Ciência Política, p. 26, 2016.

LEVIN, Jack. Estatística aplicada às ciências humanas, f. 199. 1986. 397 p.

MENDONÇA, Maurício Brilhante. O processo de decisão política e a Zona Franca de Manaus. São Paulo, 2013. 291 p. Tese (Administração Públicas e Governo) - Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2013.

MENEGUIN, Fernando B. et al. Avaliação de impacto legislativo: cenários e perspectivas para sua aplicação. Brasília: Senado Federal, 2017. 127 p.

NASCIMENTO, Sidnei Pereira do. Guerra Fiscal: uma avaliação comparativa entre alguns estados participantes. Economia Aplicada, v. 12, n. 4, p. 667-706, 2008.

NICOLAU, Jairo. Disciplina partidária e base parlamentar na Câmara dos Deputados no primeiro governo Fernando Henrique Cardoso (1995-1998). Dados, v. 43, n. 4, p. 00-00, 1999.

PEREIRA, Carlos; MUELLER, Bernardo. Uma Teoria da Preponderância do Poder Executivo: O sistema de Comissões no Legislativo Brasileiro. Revista Brasileira de Ciências Sociais, v. 15, n. 43, p. 23, 2000.

RODRIGUES, Waldecy; PARREIRA, Livian Alves. Análise do risco ao desemprego entre grupos demográficos no município de Palmas-TO no ano de 2008: uma aplicação do modelo de regressão logístico binomial. Informe GEPEC, v. 17, n. 1, p. 23-33, 2013.

SANTOS, Fabiano; BORGES, Mariana. Poder de agenda. Brasília: ENAP, 2018. 95 p.

SANTOS, Manoel. Representação de Interesses na Câmara dos Deputados: o Lobby e o Sucesso da Agenda Legislativa da Indústria. Revista Ibero-Americana de Estudos Legislativos, Rio de Janeiro, v. 3, n. 1, p. 52-70, 2014.

SILVA, Leandro Augusto da; PERES, Sarajane Marques; BOSCARIOLI, Clodis. Introdução à Mineração de Dados: Com Aplicações em R. Elsevier Brasil, v. 2, f. 148, 2017. 296 p.

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Publicado

03-06-2022

Como Citar

RODRIGUES, W.; CANNAVALE, V. .; TREVISAN, D. .; PRATA , D. . USO DE MACHINE LEARNING PARA A ANÁLISE DE PROJETOS LEGISLATIVOS DE DESENVOLVIMENTO REGIONAL: O CASO DA ZONA FRANCA DE MANAUS . Informe GEPEC, [S. l.], v. 26, n. 2, p. 127–140, 2022. DOI: 10.48075/igepec.v26i2.28611. Disponível em: https://saber.unioeste.br/index.php/gepec/article/view/28611. Acesso em: 19 abr. 2024.

Edição

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Artigos