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Danilo Henrique Fagnani Rabito, Simone Leticia Raimundini, Luísa Margarida Cagica Carvalho, Inna Choban de Sousa Paiva
Objetivo del estudio: Analizar la influencia de los factores contingenciales (ambiente, estructura, tamaño de la organización y cultura organizacional) en los 100 municipios brasileños con el mejor desempeño en el Ranking Connected Smart Cities 2020.
Metodología/Abordaje: Se recogieron datos del sistema Atlas de Desarrollo Humano en Brasil (AtlasBR); Consejo Federal de Administración (CFA); Sistema de Informaciones Contables y Fiscales del Sector Público Brasileño (SICONFI); Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE) y Tribunal Superior Electoral (TSE). Los datos se refieren al año 2019. Se utilizó los métodos estadísticos de prueba de normalidad, homogeneidad, correlación y regresión lineal múltiple con la utilización del software IBM SPSS Statistics Version 2.0.
Originalidad/relevancia: Se concentra en la influencia de los factores contingenciales en la implementación de ciudades inteligentes, produciendo prueba cuantitativa basada en la variable dependiente con las variables independientes.
Principales resultados: La regresión lineal múltiple demostró que las variables seleccionadas explican el 62,40% de lo que es una ciudad inteligente. Evidencia la influencia positiva y significativa de los factores contingenciales ambiente, estructura y tamaño de la organización para las ciudades de más de 50.000 habitantes.
Contribuciones teóricas/metodológicas: Los resultados contribuyen a la falta de estudios empíricos que traten de los factores contingenciales que afectan a los municipios para convertirse en ciudades inteligentes y en la comprensión de cómo esos factores se relacionan.
Contribuciones sociales/Gestión: Las implicaciones alcanzan la definición de los factores que afectan las políticas públicas, el desarrollo de prácticas de gobernanza pública y la interacción de los ciudadanos para la implementación de ciudades inteligentes.
Objective of the study: To analyze the influence of contingency factors (environment, structure, organizational size and organizational culture) on the 100 best-ranked Brazilian municipalities in the 2020 Connected Smart Cities Ranking.
Methodology/approach: Data were collected from: Atlas of Human Development in Brazil (AtlasBR); Federal Administration Council (CFA); Brazilian Accounting and Tax Information System for the Public Sector (SICONFI); Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), and Superior Electoral Court (TSE). The data refer to the year 2019. The statistical methods used were normality and homogeneity tests, correlation and multiple linear regression, with the aid of the IBM SPSS Statistics Version 2.0 software.
Originality/relevance: It focuses on how contingency factors influence the implementation of smart cities, producing quantitative evidence from the dependent variable with the independent variables.
Main results: Multiple linear regression showed that the selected variables explain 62.40% of what a smart city is. It evidences the positive and significant influence of the ‘environment’; ‘organizational structure’ and ‘size’ contingency factors for cities with more than 50,000 inhabitants.
Theoretical/methodological contributions: The results contribute to the gap in empirical studies dealing with the contingency factors that affect municipalities in the sense of them becoming smart cities, and in the understanding of how these factors are related.
Social/management contributions: The implications reach the definition of factors that affect public policies, development of public governance practices and citizen engagement for the implementation of smart cities
Objetivo do estudo: Analisar a influência de fatores contingenciais (ambiente, estrutura, porte organizacional e cultura organizacional) nos 100 municípios brasileiros com melhor desempenho no Ranking Connected Smart Cities 2020.
Metodologia / Abordagem: Foram coletados dados do sistema Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (AtlasBR); Conselho Federal de Administração (CFA); Sistema de Informações Contábeis e Fiscais do Setor Público Brasileiro (SICONFI); Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e Tribunal Superior Eleitoral (TSE). Os dados são referentes ao ano de 2019. Utilizou-se dos métodos estatísticos de teste de normalidade, homogeneidade, correlação e regressão linear múltipla com a utilização do software IBM SPSS Statistics Version 2.0.
Originalidade / relevância: Concentra-se na influência dos fatores contingenciais na implementação de cidades inteligentes, produzindo prova quantitativa baseada na variável dependente com as variáveis independentes.
Principais resultados: A regressão linear múltipla demonstrou que as variáveis selecionadas explicam 62,40% do que é uma cidade inteligente. Evidencia a influência positiva e significativa dos fatores contingenciais ambiente, estrutura e porte organizacional para as cidades acima de 50.000 habitantes.
Contribuições teóricas / metodológicas: Os resultados contribuem para a lacuna de estudos empíricos que tratam dos fatores contingenciais que afetam os municípios para se tornarem cidades inteligentes e no entendimento como esses fatores se relacionam.
Contribuições Sociais / Gestão: As implicações alcançam a definição dos fatores que afetam as políticas públicas, desenvolvimento de práticas de governança pública e do engajamento dos cidadãos para a implementação de cidades inteligentes
