RESUMO Este artigo tem como objetivo investigar empiricamente quais os principais condicionantes das emissões de CO2 no Brasil no período 1971-2011. Além disso, este trabalho procura evidências da hipótese da Curva de Kuznets Ambiental (CKA) para o Brasil. As variáveis utilizadas para explicar as emissões de CO2 foram a renda per capita, consumo per capita de energia, densidade populacional e o grau de abertura da economia. Também foi adicionada uma dummyexógena ao modelo para captar os efeitos do protocolo de Kyoto sobre as emissões brasileiras. O trabalho utilizou-se da metodologia de vetores autorregressivos com correção de erros (modelos VEC) para atingir seu principal objetivo. Os resultados do modelo VEC, para o longo prazo, apontaram para significância estatística de todas as variáveis explicativas do modelo. Além disso, não foram encontradas evidências de uma CKA para o Brasil. Ao contrário, encontraram-se evidências de uma curva no formato de “N”, mostrando que as emissões de CO2 diminuem apriori, mas voltam a subir a partir de determinado patamar de renda per capita. O ponto de máximo da curva ocorre quando a renda per capita atinge US$ 2.729,27 e o ponto de mínimo se dá quando a renda per capita chega a US$ 9.122,54.
O objetivo deste estudo é analisar o efeito das mudanças climáticas sobre a capacidade de exportação dos estados da região Nordeste do Brasil. Em específico, buscou-se avaliar o efeito dos níveis de temperatura e precipitação sobre o volume de exportações de produtos alimentícios e animais vivos da região, bem como sobre as exportações intranacionais da região. A partir da abordagem de modelos gravitacionais, amplamente utilizada em estudos dos determinantes dos fluxos de comércio, foi possível estimar o efeito das mudanças climáticas nos fluxos de comércio. Os resultados encontrados apontam que o aumento de 1% na temperatura média dos estados da região acarretaria na redução das exportações intranacionais em 1,33% e na redução das exportações de produtos alimentícios e animais vivos em 8,68%. No tocante ao efeito da precipitação de chuvas, tem-se que o aumento de 1% na precipitação de chuvas acarretaria, em média, na elevação de aproximadamente 0,53% das exportações intranacionais. Todavia, em relação ao efeito desta variável sobre as exportações de produtos alimentícios e animais vivos da região não se captou significância estatística. Portanto, conclui-se que o aumento da temperatura impacta negativamente o volume de exportações da região. Palavras-chave: Temperatura. Exportações. Dados em Painel. Mudanças Climáticas. Desenvolvimento Sustentável.
Resumo: A região do MATOPIBA, formada pelos municípios fronteiriços dos estados do Maranhão (MA), Tocantins (TO), Piauí (PI) e Bahia (BA), é apontada na literatura como a última fronteira agrícola do país, resultante do avanço do agronegócio e do crescimento de um modelo de produção apoiado em alta mecanização. Nesse sentido, o objetivo deste estudo é analisar a situação da modernização agrícola dessa extensão geográfica no ano de 2017. Para isso, as metodologias empregadas consistem na aplicação da Análise Fatorial (AF), Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e na estimação do modelo espacial SAC, tendo como variável dependente o Produto Interno Bruto (PIB) agropecuário e como variáveis independentes os fatores obtidos pela AF. Os resultados encontrados indicaram a presença de sete fatores; e apenas o intensivo em capitalização da atividade agrícola (F1), intensivo em exploração do fator terra (F2) e intensivo em máquinas e implementos agrícolas tradicionais (F3) foram estatisticamente significantes. Portanto, é possível concluir que foi identificada a concentração de alguns fatores em determinadas áreas e que a região precisa de maiores investimentos para que possa se consolidar como uma fronteira agrícola.
Pensar a questão regional é entender que há a necessidade de superar certas disparidades reproduzidas no território. O estudo em questão visa adotar um conjunto de métodos de análise quantitativa com o objetivo de investigar o crescimento econômico dos municípios do estado do Ceará em termos de estrutura produtiva. Para alcançar o objetivo proposto, metodologicamente, foram extraídos cinco determinantes por meio da análise fatorial, a saber: estrutura econômica (F1), estrutura agrícola (F2), estrutura pecuária (F3), estrutura de plantio (F4) e estrutura extrativa (F5). O PIB municipal foi regredido contra esses cinco fatores como variáveis explicativas, controlando-se para os efeitos espaciais. Constatou-se pelos resultados alcançados, que o modelo mais adequado é o modelo Durbin espacial (SDM), revelando que um alto PIB no município (i) impacta positivamente no crescimento econômico do município vizinho (j). Ademais, os municípios com estruturas produtivas mais avançadas apresentam características similares e são espacialmente concentrados, sobretudo próximo a faixa litorânea do estado. Todos os fatores tiveram impacto direto positivo sobre PIB, porém no que se refere ao F3, F4 e F5 estes apresentam transbordamentos espaciais negativos no crescimento econômico do município vizinho. Por fim, os efeitos espaciais mostraram-se relevantes para se analisar o crescimento econômico a distribuição espacial das atividades produtivas nos municípios cearenses.
Este trabalho pretende investigar a relação entre crescimento econômico e emissões de poluentes no grupo de países do BRICS a partir da base teórica da Curva de Kuznets Ambiental (CKA). Utilizou-se a metodologia econométrica de cointegração para dados em painel e os resultados do modelo empírico apontaram para evidências de uma curva no formato de “U” invertido, com pontos de inflexão de US$ 2.033,89 e US$ 2.057,61, respectivamente, nos estimadores DOLS e FMOLS. Além disso, os resultados indicaram que o consumo per capita de energia e o comércio internacional têm impacto, respectivamente, positivo e negativo sobre as emissões de CO2.
Esse estudo terá como objetivo investigar 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 mensurar as aglomerações. Os dados serão organizados em forma de painel e será elaborado um modelo econométrico PVAR, que permitirá estudar as relações dinâmicas e mecanismos de ajustes entre as variáveis analisadas. Os dados utilizados foram encontrados na RAIS e Censo Demográfico do IBGE. A contribuição deste trabalho com a literatura está no fato de 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 a influência do governo e as externalidades possuem maior significância na concentração. Verificou-se que choques relacionados ao transbordamento de conhecimento impactam positivamente na concentração industrial.
O presente trabalho busca verificar a ocorrência de dependência espacial no estoque do emprego formal no setor industrial do Rio Grande do Norte, para os anos 2002 e 2012. Em termos metodológicos, o estudo se desenvolveu por meio de uma pesquisa bibliográfica e utilização da análise do Quociente Locacional e do instrumental da Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), na tentativa de identificar as aglomerações industriais existentes no território potiguar. Embora o setor da indústria de transformação do RN receba estímulos por programas de desenvolvimento industrial, como o Programa de Apoio ao Desenvolvimento Industrial do Rio Grande do Norte (PROADI), os resultados apontaram que durante o período de análise, o possível transbordamento esperado entre as áreas vizinhas se mostrou fraco e concentrado em poucas áreas desse estado.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.