Determinantes das concentrações industriais entre os estados brasileiros: uma análise PVAR no período de 2003 a 2014
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/23850 |
Resumo: | A concentração industrial é capaz de influenciar as características de determinadas regiões, algumas vezes de forma construtiva e outras destrutiva. É importante observar que dependendo da localidade, algumas características se tornam predominantes na atração de indústrias, tais como, tradições produtivas, formas de trabalho e o perfil dos consumidores. A Teoria da Nova Geografia Econômica, tendo como principais autores Krugman (1991), Fujita (1989), Venables (1996) e Thisse (1996), aborda os efeitos da localização no mercado e, consequentemente, das aglomerações industriais. O estudo desses autores é feito a partir da Trindade Marshalliana (transbordamento de conhecimento, fornecedores de insumo e especialização do trabalhador) e do Modelo de Concorrência Monopolística de Dixit-Stiglitz, que examina como economias de escala, retornos crescentes e custos de transporte podem incentivar ou justificar a concentração das firmas em determinadas localidades. No caso brasileiro, Lautert e Araújo (2007), Silva e Bacha (2014) e Resende (2015) tratam questões que envolvem as aglomerações industriais. Neste sentido, este trabalho terá como objetivo principal promover uma análise que investigue quais os fatores que influenciaram a concentração industrial entre as Unidades Federativas do Brasil no período de 2003 a 2014. Para execução desse objetivo, será utilizado o Índice de Concentração Ellison e Glaeser para medir a concentração industrial. As variáveis utilizadas na observação dos impactos da concentração são as proxies, da influência do governo sobre a concentração industrial (alíquota do ICMS), o transbordamento de conhecimento (anos de estudo), externalidades (participação regional das firmas, competitividade das firmas) e custo de negócio (custos de transporte). Os dados serão organizados em forma de painel e será elaborado um modelo econométrico de Vetores Autorregressivos em Painel – PVAR, que permitirá estudar as relações dinâmicas e mecanismos de ajustes entre as variáveis analisadas. Como fonte de dados, majoritariamente, utilizam-se dados encontrados na Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Censo Demográfico do IBGE e Banco Central do Brasil. Este estudo contribui com a literatura ao utilizar um índice pouco explorado a nível nacional e ferramentas econométricas inéditas para o estudo da concentração industrial. Os resultados da análise em painel indicam que dentre as variáveis utilizadas, as que apresentaram maior significância sobre a concentração industrial estão relacionados à influência do governo e as externalidades. Verificou-se que choques relacionados ao transbordamento de conhecimento impactam positivamente na concentração industrial. Podemos concluir, portanto, que as externalidades e educação formal são fatores importantes para atração de indústrias em uma região. |
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A Teoria da Nova Geografia Econômica, tendo como principais autores Krugman (1991), Fujita (1989), Venables (1996) e Thisse (1996), aborda os efeitos da localização no mercado e, consequentemente, das aglomerações industriais. O estudo desses autores é feito a partir da Trindade Marshalliana (transbordamento de conhecimento, fornecedores de insumo e especialização do trabalhador) e do Modelo de Concorrência Monopolística de Dixit-Stiglitz, que examina como economias de escala, retornos crescentes e custos de transporte podem incentivar ou justificar a concentração das firmas em determinadas localidades. No caso brasileiro, Lautert e Araújo (2007), Silva e Bacha (2014) e Resende (2015) tratam questões que envolvem as aglomerações industriais. Neste sentido, este trabalho terá como objetivo principal promover uma análise que investigue quais os fatores que influenciaram a concentração industrial entre as Unidades Federativas do Brasil no período de 2003 a 2014. Para execução desse objetivo, será utilizado o Índice de Concentração Ellison e Glaeser para medir a concentração industrial. As variáveis utilizadas na observação dos impactos da concentração são as proxies, da influência do governo sobre a concentração industrial (alíquota do ICMS), o transbordamento de conhecimento (anos de estudo), externalidades (participação regional das firmas, competitividade das firmas) e custo de negócio (custos de transporte). Os dados serão organizados em forma de painel e será elaborado um modelo econométrico de Vetores Autorregressivos em Painel – PVAR, que permitirá estudar as relações dinâmicas e mecanismos de ajustes entre as variáveis analisadas. Como fonte de dados, majoritariamente, utilizam-se dados encontrados na Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Censo Demográfico do IBGE e Banco Central do Brasil. Este estudo contribui com a literatura ao utilizar um índice pouco explorado a nível nacional e ferramentas econométricas inéditas para o estudo da concentração industrial. Os resultados da análise em painel indicam que dentre as variáveis utilizadas, as que apresentaram maior significância sobre a concentração industrial estão relacionados à influência do governo e as externalidades. Verificou-se que choques relacionados ao transbordamento de conhecimento impactam positivamente na concentração industrial. Podemos concluir, portanto, que as externalidades e educação formal são fatores importantes para atração de indústrias em uma região.The industrial concentration is capable of influencing the characteristics of certain regions, sometimes constructive and sometimes destructive. It is important to notice that depending on the locality, some characteristics become predominant in attracting industries, such as productive traditions, ways of working and the profile of the consumers. The New Economic Geography Theory, whose main authors are Krugman (1991), Fujita (1989), Venables (1996) and Thisse (1996), approaches the effects of market location and, consequently, industrial agglomerations. The study of these authors is based on the Marshallian Trinity (knowledge overflow, input suppliers and worker specialization) and the Dixit-Stiglitz Monopolistic Competition Model, which examines how economies of scale, increasing returns and transport costs can encourage or sometimes justify the concentration of firms in certain localities. In the Brazilian case, Lautert and Araújo (2007), Silva and Bacha (2014) and Resende (2015) deal with issues involving industrial agglomerations. In this sense, this work will promote an analysis that investigates the factors that influenced the industrial concentration between the states of Brazil in the period that goes from 2003 to 2014. In order to achieve this goal, we will use the Ellison and Glaeser Concentration Index to measure the industrial concentration. The variables used to check the impacts of the concentration are the proxies, the influence of the government on the industrial concentration (ICMS rate), the knowledge overflow (years of study), externalities (firms' regional participation and firm competitiveness) and business cost (Transport costs). The data will be organized in panel form and an econometric model of Autorregressive Panel Vectors - PVAR will be elaborated, which will allow to study the dynamic relations and mechanisms of adjustments among the analyzed variables. As a data source, we used the data found in the Annual Social Information Ratio (RAIS), Demographic Census of the IBGE and Central Bank of Brazil. This study contributes to the literature by using an index that has not been explored at a national level and some new econometric tools for the study of industrial concentration. The results of the panel analysis indicate that among the variables used, those that presented the highest significance on industrial concentration are related to government influence and externalities. It was also verified that shocks related to knowledge overflow cause a positive impact on industrial concentration. We can therefore conclude that externalities and formal education are important factors when it comes to attracting industries in a region.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIAConcentração industrialNova Geografia EconômicaÍndice de Ellison e GlaeserPVARDeterminantes das concentrações industriais entre os estados brasileiros: uma análise PVAR no período de 2003 a 2014info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALDeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdfDeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdfapplication/pdf2375206https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/23850/1/DeterminantesConcentra%c3%a7%c3%b5esIndustriais_Santos_2017.pdf80a8cb85bd3ee43e7e385c7c557e59f3MD51TEXTJeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.txtJeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain207484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/23850/4/JeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.txtef5f10c69d72b3ecbd4e4f196203c14bMD54DeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdf.txtDeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain206522https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/23850/6/DeterminantesConcentra%c3%a7%c3%b5esIndustriais_Santos_2017.pdf.txt8783f069682aeeb439b0f6ac8fdd5e77MD56THUMBNAILJeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.jpgJeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3043https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/23850/5/JeanCarlosDosSantos_DISSERT.pdf.jpgbe83290a07929cd49a36debadbd6ecafMD55DeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdf.jpgDeterminantesConcentraçõesIndustriais_Santos_2017.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1268https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/23850/7/DeterminantesConcentra%c3%a7%c3%b5esIndustriais_Santos_2017.pdf.jpg9d08ead9239a08fef2c3bddad11e7201MD57123456789/238502019-06-09 02:23:29.418oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/23850Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-06-09T05:23:29Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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