Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Rute Inês Ferreira
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/25479
Resumo: A presente dissertação tem como principal objeto de estudo a hipótese Learning-by-exporting (LBE), pretendendo concluir se a envolvência internacional terá ou não impacto no desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa, medida através de um score de eficiência relativa calculado através do modelo Data Envelopment Analysis (DEA). Assim, além do modelo DEA para a obtenção dos níveis de desempenho das empresas, foram aplicados dois modelos econométricos: um modelo GLM com link logit e um modelo truncado. Os resultados obtidos do DEA foram utilizados como variável dependente. As exportações foram escolhidas como variável para estudar a hipótese LBE, utilizando-se, também, a propriedade, idade e tamanho das empresas como variáveis que influenciam o desempenho das empresas. O período de análise incluiu os anos de 2011 a 2015 e a amostra incluída no estudo envolveu 3656 empresas. As conclusões a retirar são que, ao nível do desempenho, as empresas que exportam são mais eficientes, assumindo rendimentos constantes à escala, deixando de existir grandes diferenças entre exportadoras e não exportadoras sob a hipótese de rendimentos variáveis à escala. Adicionalmente, concluímos que a envolvência internacional tem um impacto positivo sobre o desempenho das empresas portuguesas, suportando a hipótese LBE. Os principais contributos deste trabalho consistem no uso de uma medida de desempenho composta, obtida através de uma metodologia não paramétrica (DEA), e o uso de empresas da indústria transformadora portuguesa. Estes aspetos permitem cobrir as lacunas existentes na literatura ao nível dos escassos trabalhos que usam metodologias não paramétricas para determinar os níveis de desempenho das empresas e, também, o contributo para o estudo da hipótese LBE com a indústria portuguesa.
id RCAP_74c9e9d2855f17827a079d758afc161f
oai_identifier_str oai:ria.ua.pt:10773/25479
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exportingLearning-by-exportingPortugalDEADesempenhoEnvolvimento InternacionalA presente dissertação tem como principal objeto de estudo a hipótese Learning-by-exporting (LBE), pretendendo concluir se a envolvência internacional terá ou não impacto no desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa, medida através de um score de eficiência relativa calculado através do modelo Data Envelopment Analysis (DEA). Assim, além do modelo DEA para a obtenção dos níveis de desempenho das empresas, foram aplicados dois modelos econométricos: um modelo GLM com link logit e um modelo truncado. Os resultados obtidos do DEA foram utilizados como variável dependente. As exportações foram escolhidas como variável para estudar a hipótese LBE, utilizando-se, também, a propriedade, idade e tamanho das empresas como variáveis que influenciam o desempenho das empresas. O período de análise incluiu os anos de 2011 a 2015 e a amostra incluída no estudo envolveu 3656 empresas. As conclusões a retirar são que, ao nível do desempenho, as empresas que exportam são mais eficientes, assumindo rendimentos constantes à escala, deixando de existir grandes diferenças entre exportadoras e não exportadoras sob a hipótese de rendimentos variáveis à escala. Adicionalmente, concluímos que a envolvência internacional tem um impacto positivo sobre o desempenho das empresas portuguesas, suportando a hipótese LBE. Os principais contributos deste trabalho consistem no uso de uma medida de desempenho composta, obtida através de uma metodologia não paramétrica (DEA), e o uso de empresas da indústria transformadora portuguesa. Estes aspetos permitem cobrir as lacunas existentes na literatura ao nível dos escassos trabalhos que usam metodologias não paramétricas para determinar os níveis de desempenho das empresas e, também, o contributo para o estudo da hipótese LBE com a indústria portuguesa.The main objective of this dissertation is to study the LBE hypothesis, aiming to conclude whether the international involvement will have an impact on the performance of Portuguese manufacturing companies, measured by a relative efficiency score calculated using the Data Envelopment Analysis (DEA). Thus, in addition to the DEA model to obtain the performance levels of the companies, two econometric models were applied: a GLM model with link logit and a truncated model. The results obtained from the DEA were used as a dependent variable. Exports were chosen as variable to study the LBE hypothesis, using also the property, age and size of the companies as variables that influence the performance of companies. The period of analysis included the years 2011 to 2015, and the sample included in the study involved 4117 companies. The conclusions to be drawn are that, in terms of performance, exporting companies are more efficient, assuming constant returns to scale, and there are no major differences between exporters and non-exporters under the assumption of variable returns to scale. Additionally, we conclude that international involvement has a positive impact on the performance of Portuguese companies, supporting the LBE hypothesis. The main contributions of this work are the use of a composite performance measurement obtained through a nonparametric methodology (DEA) and the use of companies of the Portuguese manufacturing industry. These aspects make it possible to cover the existing literature gaps in the scarce studies that use non-parametric methodologies to determine the levels of performance of the companies and also the contribution to the study of the LBE hypothesis with the Portuguese industry.2019-03-01T15:21:07Z2017-11-09T00:00:00Z2017-11-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/25479TID:202239373porAlmeida, Rute Inês Ferreirainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-22T11:49:32Zoai:ria.ua.pt:10773/25479Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:58:45.656496Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
title Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
spellingShingle Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
Almeida, Rute Inês Ferreira
Learning-by-exporting
Portugal
DEA
Desempenho
Envolvimento Internacional
title_short Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
title_full Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
title_fullStr Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
title_full_unstemmed Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
title_sort Desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa e a hipótese learning-by-exporting
author Almeida, Rute Inês Ferreira
author_facet Almeida, Rute Inês Ferreira
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Rute Inês Ferreira
dc.subject.por.fl_str_mv Learning-by-exporting
Portugal
DEA
Desempenho
Envolvimento Internacional
topic Learning-by-exporting
Portugal
DEA
Desempenho
Envolvimento Internacional
description A presente dissertação tem como principal objeto de estudo a hipótese Learning-by-exporting (LBE), pretendendo concluir se a envolvência internacional terá ou não impacto no desempenho das empresas da indústria transformadora portuguesa, medida através de um score de eficiência relativa calculado através do modelo Data Envelopment Analysis (DEA). Assim, além do modelo DEA para a obtenção dos níveis de desempenho das empresas, foram aplicados dois modelos econométricos: um modelo GLM com link logit e um modelo truncado. Os resultados obtidos do DEA foram utilizados como variável dependente. As exportações foram escolhidas como variável para estudar a hipótese LBE, utilizando-se, também, a propriedade, idade e tamanho das empresas como variáveis que influenciam o desempenho das empresas. O período de análise incluiu os anos de 2011 a 2015 e a amostra incluída no estudo envolveu 3656 empresas. As conclusões a retirar são que, ao nível do desempenho, as empresas que exportam são mais eficientes, assumindo rendimentos constantes à escala, deixando de existir grandes diferenças entre exportadoras e não exportadoras sob a hipótese de rendimentos variáveis à escala. Adicionalmente, concluímos que a envolvência internacional tem um impacto positivo sobre o desempenho das empresas portuguesas, suportando a hipótese LBE. Os principais contributos deste trabalho consistem no uso de uma medida de desempenho composta, obtida através de uma metodologia não paramétrica (DEA), e o uso de empresas da indústria transformadora portuguesa. Estes aspetos permitem cobrir as lacunas existentes na literatura ao nível dos escassos trabalhos que usam metodologias não paramétricas para determinar os níveis de desempenho das empresas e, também, o contributo para o estudo da hipótese LBE com a indústria portuguesa.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-11-09T00:00:00Z
2017-11-09
2019-03-01T15:21:07Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10773/25479
TID:202239373
url http://hdl.handle.net/10773/25479
identifier_str_mv TID:202239373
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137641706291200