Essa dissertação tem como objetivo analisar os determinantes sociais e transbordamentos espaciais do comportamento criminal para os diferentes tipos de crimes (homicídios, furtos, roubos e latrocínios) na Região Metropolitana de Porto Alegre durante o período de 2008 a 2014. Assim, considera-se mais adequado utilizar o modelo de migração da análise econômica dos crimes e os métodos de econometria espacial. Os dados disponíveis para essa região são dados municipais de diferentes órgãos governamentais. A metodologia de estimação leva em conta apenas a heterogeneidade espacial, que foi testada previamente, e, então, estima-se o Modelo de Erros Espaciais para dados longitudinais, devido à estrutura dos dados, via efeitos fixos e efeitos aleatórios. Os resultados encontrados indicaram que: presença de heterogeneidade espacial nos erros; densidade demográfica apresenta efeito positivo sobre os furtos, efeito negativo sobre os latrocínios e não apresenta efeito nos demais crimes; a remuneração média dos trabalhadores indica efeito positivo nos crimes de furtos e roubos, mas não apresenta efeito significativo para os demais crimes; o mercado de drogas não apresenta efeitos significativos sobre os crimes analisados; o efetivo policial também não teve efeito significativo sobre os indicadores criminais; os divórcios apresentou um efeito significativo e negativo sobre os homicídios; a capacidade dos estabelecimentos penais indica efeito dissuasor nos roubos; o indicador de distorção idade série mostra um efeito positivo para os homicídios e furtos; a proporção de jovens homens na população não apresenta evidências para os crimes; o desemprego também não apresenta efeitos nos crimes analisados; a escolaridade apresenta dissuasão nos homicídios e furtos; a arrecadação municipal de impostos apresenta efeito positivo sobre os homicídios; as instituições bancárias tem efeito negativo sobre os homicídios, mas efeito positivo para os latrocínios. Em conclusão, os determinantes tradicionais do modelo de migração são corroborados nessa realidade e, ainda, adicionamos variáveis importantes para entender o comportamento dos criminosos, como: divórcios e instituições bancárias. / This dissertation has as its main purpose to understand the determinants and spillovers of criminal behavior for different kind of crimes (homicides, thefts, robberies and thefts following murders) at the metropolitan area of Porto Alegre city in the period from 2008 to 2014. So, the more proper is the criminal migration model and methods of spatial econometrics. The database we are use county data from different government bureau. The methodology use only spatial heteroskedasticity hypothesis and, thereby, we estimate the Spatial Errors Model for panel data with fixed effects and random effects. The results are: presence of spatial heteroskedasticity; the population density shows positive effect about thefts, but negative effect about thefts following murders and does not show effects on other crimes; the drugs market does not indicate significative evidences about the analysed crimes; the police officer also does not do evidences for crime indicators; the divorces rate shows a negative effect on homicides; the capacity in prisons indicates negative effect on robberies; the distortion to age and schooling grade shows a positive effect on homicides and thefts; the proportion of young men in population does not do evidences about the crimes; the unemployment rate also does not do evidences about crimes; the schooling grade shows negative effects on homicides and thefts; the county tax shows positive effect about homicides; the presence of banking places shows a negative effect on homicides, but the positive effect on thefts following murders. In conclusion, the classic determinants of criminal migration model are corroborated in this data and, moreover, we used the new variables to understand the criminal migration how: divorces rates and banking places.

Submitted by RAUL DE SA DURLO null (durlo.raul@gmail.com) on 2016-11-29T01:51:08Z No. of bitstreams: 1 Durlo (2016) FINAL.pdf: 1806501 bytes, checksum: 74cd40ddb134f06e7c07175bed61a550 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-12-02T11:59:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 durlo_rs_me_arafcl.pdf: 1806501 bytes, checksum: 74cd40ddb134f06e7c07175bed61a550 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-02T11:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 durlo_rs_me_arafcl.pdf: 1806501 bytes, checksum: 74cd40ddb134f06e7c07175bed61a550 (MD5) Previous issue date: 2016-10-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho tem como objetivo inferir sobre características e padrões espaços-temporais da criminalidade no contexto de uma grande cidade. O crime na sociedade é um problema complexo, que abrange um grande leque de interpretações e que passou a incorporar a agenda de pesquisa em economia principalmente após o trabalho seminal de Gary S. Becker (1968). De modo mais recente, é observado um crescente interesse nos aspectos geográficos da análise da criminalidade. Particularmente interessante é o fenômeno da criminalidade urbana, que em grandes centros apresentam padrões e dissimilaridades intra-regionais não negligenciáveis. A cidade de São Paulo é uma das grandes metrópoles mundiais, com quase 12 milhões de habitantes e com índices de criminalidade que impõem altos custos à qualidade de vida e ao bem-estar de seus habitantes. Neste trabalho, o fenômeno da criminalidade foi investigado do ponto de vista histórico e teórico, apontando os principais parâmetros para se interpretar o crime nas cidades. Posteriormente, discutiu-se a criminalidade no contexto do município de São Paulo com ênfase na década de 2000. Na abordagem empírica, as ocorrências de crimes contra pessoa e contra o patrimônio, registradas nos anos de 2003 e de 2013 nos distritos do município, foram relacionadas a varáveis socioeconômicas e de características do ambiente urbano por meio da metodologia SUR-espacial. Para comparabilidade entre Distritos Municipais e Distritos Policiais, foi formulada uma metodologia de agregação que os compatibilizassem em termos espaciais. Para detecção de não-aleatoriedade espacial nas ocorrências criminais foi calculada a estatística I de Moran. Os resultados corroboram com a hipótese de que o espaço urbano é importante para explicar a criminalidade em diversos aspectos, como por exemplo, as formas de uso do solo urbano, as condições de moradias e a proporção de empregos formais por moradores nos bairros. / The aim of this study is to infer about the crime and its spatial-temporal patterns and characteristics in the context of a big city. The crime in society is a complex issue, which covers a wide range of interpretations and began to incorporate the research agenda in economics especially after the seminal work of Gary S. Becker (1968). Recently, there has been a growing interest on geographical aspects in the analysis of crime. Particularly interesting is the urban crime phenomenon, which in large centers its patterns and intra-regional dissimilarities are not negligible. The city of São Paulo, in Brazil, is one of the world's great metropolises, with almost 12 million inhabitants and crime rates that impose high costs on the quality of life and well being of its inhabitants. In this study, the crime phenomenon was investigated by its historical and theoretical approach pointing out the main developments that account for interpreting the crime in cities. Thereafter, the crime was discussed in the São Paulo city context, with emphasis on 2000s. On the empirical approach, the criminal occurences against the person and the property in the years 2003 and 2013 by city districts were related with socioeconomic variables and urban environment features using the spatial-SUR methodology. In order to compare Municipal Districts with Police Districts, an aggregation methodology was formulated to merge them in spatial terms. Moreover, Moran I statistical was calculated for detection of spatial non-randomness on the criminal activities. The results corroborate the hypothesis that the urban space is important to explain the crime in many aspects, such as the forms of urban land use, the conditions of housing and the proportion of formal employment by residents in neighborhoods.

Essa dissertação tem como objetivo analisar os determinantes sociais e transbordamentos espaciais do comportamento criminal para os diferentes tipos de crimes (homicídios, furtos, roubos e latrocínios) na Região Metropolitana de Porto Alegre durante o período de 2008 a 2014. Assim, considera-se mais adequado utilizar o modelo de migração da análise econômica dos crimes e os métodos de econometria espacial. Os dados disponíveis para essa região são dados municipais de diferentes órgãos governamentais. A metodologia de estimação leva em conta apenas a heterogeneidade espacial, que foi testada previamente, e, então, estima-se o Modelo de Erros Espaciais para dados longitudinais, devido à estrutura dos dados, via efeitos fixos e efeitos aleatórios. Os resultados encontrados indicaram que: presença de heterogeneidade espacial nos erros; densidade demográfica apresenta efeito positivo sobre os furtos, efeito negativo sobre os latrocínios e não apresenta efeito nos demais crimes; a remuneração média dos trabalhadores indica efeito positivo nos crimes de furtos e roubos, mas não apresenta efeito significativo para os demais crimes; o mercado de drogas não apresenta efeitos significativos sobre os crimes analisados; o efetivo policial também não teve efeito significativo sobre os indicadores criminais; os divórcios apresentou um efeito significativo e negativo sobre os homicídios; a capacidade dos estabelecimentos penais indica efeito dissuasor nos roubos; o indicador de distorção idade série mostra um efeito positivo para os homicídios e furtos; a proporção de jovens homens na população não apresenta evidências para os crimes; o desemprego também não apresenta efeitos nos crimes analisados; a escolaridade apresenta dissuasão nos homicídios e furtos; a arrecadação municipal de impostos apresenta efeito positivo sobre os homicídios; as instituições bancárias tem efeito negativo sobre os homicídios, mas efeito positivo para os latrocínios. Em conclusão, os determinantes tradicionais do modelo de migração são corroborados nessa realidade e, ainda, adicionamos variáveis importantes para entender o comportamento dos criminosos, como: divórcios e instituições bancárias. / This dissertation has as its main purpose to understand the determinants and spillovers of criminal behavior for different kind of crimes (homicides, thefts, robberies and thefts following murders) at the metropolitan area of Porto Alegre city in the period from 2008 to 2014. So, the more proper is the criminal migration model and methods of spatial econometrics. The database we are use county data from different government bureau. The methodology use only spatial heteroskedasticity hypothesis and, thereby, we estimate the Spatial Errors Model for panel data with fixed effects and random effects. The results are: presence of spatial heteroskedasticity; the population density shows positive effect about thefts, but negative effect about thefts following murders and does not show effects on other crimes; the drugs market does not indicate significative evidences about the analysed crimes; the police officer also does not do evidences for crime indicators; the divorces rate shows a negative effect on homicides; the capacity in prisons indicates negative effect on robberies; the distortion to age and schooling grade shows a positive effect on homicides and thefts; the proportion of young men in population does not do evidences about the crimes; the unemployment rate also does not do evidences about crimes; the schooling grade shows negative effects on homicides and thefts; the county tax shows positive effect about homicides; the presence of banking places shows a negative effect on homicides, but the positive effect on thefts following murders. In conclusion, the classic determinants of criminal migration model are corroborated in this data and, moreover, we used the new variables to understand the criminal migration how: divorces rates and banking places.

Ao longo das últimas décadas, um número cada vez maior de pesquisadores tem argumentado que simples índices como crescimento do PIB ou exportações são insuficientes para descrever o bem estar da população de um país. Contudo, apesar de estudos recentes adicionarem variáveis como desigualdade de renda, infraestrutura e inovação tecnológica às análises, a maioria dos autores falham na consideração de aspectos espaciais, tais quais os efeitos de vizinhança para estratégias governamentais de infraestrutura e desenvolvimento sócio-econômico. Nesse sentido, o presente trabalho tem como principal objetivo analisar a relação entre crescimento econômico, infraestrutura de transportes, gastos em inovação tecnológica e desenvolvimento sócio-econômico nos estados federativos brasileiros e seus efeitos de spillover (difusão), por meio de técnicas de econometria espacial. Os principais resultados demonstram a infraestrutura rodoviária como maior promotor de spillovers positivos para crescimento e desenvolvimento. Quanto à inovação, os resultados indicaram spillovers negativos, tanto para crescimento como para desenvolvimento, sendo significante somente para desenvolvimento. / Over the past decades, an increasing number of researchers have argued that simple indices such as GDP growth and exports are insufficient to describe the welfare of a country. However, in spite of recent studies add variables such as income inequality, infrastructure and technological innovation to the analysis, most authors fail to consider spatial aspects, as is the neighborhood effects for government strategies on infrastructure and socio-economic development. Accordingly, the present work aims to examine the relationship between economic growth, capital investment in public transport infrastructure, spending on technological innovation, and socio-economic development in the Brazilian federal states and their spillover effects, using spatial econometrics techniques. The main results show the road infrastructure as the biggest promoter of positive spillovers for growth and development. As for innovation, results indicated negative spillovers, both for growth and for development, being significant only for development.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-09-28T18:50:41Z No. of bitstreams: 1 mariavivianadefreitas.pdf: 1128422 bytes, checksum: 682d6ddcf9760bc573a210a6d3df8501 (MD5) / Approved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2016-09-30T13:51:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mariavivianadefreitas.pdf: 1128422 bytes, checksum: 682d6ddcf9760bc573a210a6d3df8501 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-30T13:51:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mariavivianadefreitas.pdf: 1128422 bytes, checksum: 682d6ddcf9760bc573a210a6d3df8501 (MD5) Previous issue date: 2010-12-14 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A análise de convergência de renda passou nos últimos vinte anos por diversos desenvolvimentos teóricos e empíricos. Todavia, a variedade de modelos, idéias e resultados presentes na literatura são provas cabais da importância acadêmica dessa linha de pesquisa e sua notável evolução. Neste contexto, o presente trabalho investigou a hipótese de convergência condicional numa perspectiva espacial local contribuindo, dessa forma, à literatura vigente por ocasião da busca de resultados que não sejam apenas globais, mas que provêem informação sobre o coeficiente para cada país. A taxa de crescimento do produto por trabalhador é a variável dependente utilizada para 148 países no período quinquenal compreendido entre os anos 1985 e 2005. Além das variáveis explicativas “básicas” relacionadas na literatura de convergência (PIB inicial, crescimento populacional e capital físico), variáveis explicativas adicionais foram incluídas, tais como: capital humano, expectativa de vida, gastos do governo, grau de abertura ao mercado internacional e medida de distorções do mercado. Conforme classificação da WEO/FMI, há uma nítida divisão entre países desenvolvidos e países emergentes e subdesenvolvidos o que sugere a existência de regimes espaciais distintos. A heterogeneidade espacial extrema foi tratada pela estimação de regressões ponderadas geograficamente (RPG). Os resultados da Análise Exploratória de Dados Espaciais indicaram a presença de dependência espacial global para a taxa de crescimento do PIB por trabalhador para os 148 países amostrados, em um padrão de concentração. Os resultados econométricos indicam a presença de efeitos não-observados, sendo mais adequada a estimação por efeitos fixos. O modelo espacial global que melhor se ajusta aos dados é o modelo de defasagem espacial confirmando a hipótese de convergência a uma velocidade encontrada na ordem de 2,07% ao ano. Como esperado, o investimento em capital físico assim como em capital humano e a inserção no mercado internacional atuam positivamente sobre o crescimento econômico. Atuando de maneira oposta estão os gastos do governo e a medida de poder de paridade de compra. Além disso, constatou-se que a taxa de crescimento do país vizinho é um fator relevante do crescimento de um determinado país. Considerando os regimes espaciais, o melhor modelo espacial estimado para os países desenvolvidos foi o de erro espacial. A hipótese de convergência foi, mais uma vez, confirmada, alcançando uma velocidade de 1,92% ao ano. O investimento privado influencia de maneira substancial o desenvolvimento alcançado pelos mesmos ao contrário da atuação insignificante do governo. Quanto à heterogeneidade espacial extrema, por intermédio da estimação por regressões ponderadas geograficamente, foram verificadas diferenças significativas quando consideradas as respostas locais, específicas a cada país. O mapeamento dos resultados de velocidade de convergência local e meia-vida local demonstrou considerável concentração geográfica. Ademais, as evidências internacionais e as estimativas desta dissertação validam a hipótese de convergência teorizada pela vertente neoclássica de crescimento econômico. A velocidade de convergência de, aproximadamente, 2% ao ano parece ser, portanto, “uma constante onipresente”. / Income convergence analysis has undergone in the last twenty years several theoretical and empirical developments. However, the variety of models, ideas and results put forward in literature are a compelling evidence of the relevance of this kind of research and its notorious evolution. Within this context, this study investigated the conditional convergence hypothesis in a local perspective, thereby contributing to the current literature estimating not only global results but providing information about each country coefficient. The growth rate of GDP per worker is the dependent variable for 148 countries over a five-year period between 1985 and 2005. In addition to the “basic” explanatory variables related to convergence literature (initial GDP, population growth and physical capital), other explanatory variables were included, such as: human capital, life expectancy, government spending, international markets opening degree and market distortions measurement. According to WEO/IMF classification, there is a clear division among advanced economies and other emerging markets and developing countries. This specification suggests the existence of different spatial regimes. The extreme spatial heterogeneity was handled by Geographically Weighted Regressions estimation (GWR). The results obtained by Exploratory Spatial Data Analysis indicated spatial dependence for global growth rate of GDP per worker across 148 countries in the form of a concentration pattern. The econometric results indicate unobserved effects suggesting a better fit when fixed effects are considered in the estimation. The best global spatial model is the spatial lag model confirming the convergence hypothesis and providing an estimate of 2.07% speed per year. As expected, investment in physical capital and human capital and the international market insertion act positively on economic growth. On the contrary, government spending and purchasing power parity measurement impact negatively. Moreover, the neighbors’ economic growth rate is an important factor in growth of a particular country. As to spatial regimes, the best model for advanced economies is the error spatial model. Once again convergence hypothesis was confirmed, reaching a 1.92% speed per year. Private investment influences substantially the development attained by the advanced ones, as opposed to the insignificant role played by the government. Addressing the extreme spatial heterogeneity by means of GWR approach, significant differences were verified when considering local relationships, specific to each country. Mapping results of local speed of convergence and local half-life demonstrated considerable geographic concentration. Besides, international evidences validate the convergence proposed by neoclassical economists. The speed of convergence around 2% per year seems to be “a ubiquitous constant”.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-03T18:25:50Z No. of bitstreams: 1 rejanecorreadeoliveira.pdf: 6128260 bytes, checksum: 15189c9967dc026ed861378d43cdbb89 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-03T19:11:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rejanecorreadeoliveira.pdf: 6128260 bytes, checksum: 15189c9967dc026ed861378d43cdbb89 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-03T19:11:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rejanecorreadeoliveira.pdf: 6128260 bytes, checksum: 15189c9967dc026ed861378d43cdbb89 (MD5) Previous issue date: 2009-12-16 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O desmatamento das florestas tropicais é um elemento importante na questão das mudanças climáticas. No Brasil, o desmatamento provocado por focos de calor torna o país um grande emissor mundial de dióxido de carbono, um dos gases causadores do efeito estufa. Há a preocupação de que, com o avanço do desenvolvimento, a pressão sobre as florestas tropicais aumente. Dentro deste contexto, esse trabalho investigou a hipótese da Curva de Kuznets Ambiental (CKA) para a região da Amazônia Legal, isto é, se existe uma relação na forma de “U” invertido entre um índice de degradação ambiental (área desmatada anual) e o crescimento econômico (indicado pelo PIB per capita), em nível municipal, no período 20012006, utilizando um modelo para dados em painel com dependência espacial. Variáveis explicativas adicionais foram incluídas, tais como: rebanho bovino, culturas agrícolas (soja e cana-de-açúcar), extração vegetal e silvicultura, densidade populacional, crédito rural e área de floresta pré-existente. Devido ao histórico de ocupação, extensão da área e características geográficas, existe a indicação de diferenças intrarregionais importantes. A heterogeneidade espacial do parâmetros foi tratada em conjuntos de modelos com regimes espaciais distintos (macrozonas e estados). A heterogeneidade espacial extrema foi tratada pela estimação de regressões ponderadas geograficamente (RPG). Os resultados da Análise Exploratória de Dados Espaciais sugerem a existência de “clusters” em um padrão Alto-Alto (municípios com altos valores de desmatamento próximos a municípios com desmatamento também elevado) na região do Arco do Povoamento Adensado e Amazônia Central. Os resultados econométricos indicam a presença de efeitos não-observados, sendo mais adequada a estimação por efeitos fixos. O modelo global que melhor se ajusta aos dados é o modelo de erro espacial com transbordamentos espaciais; para este, foi verificada a relação da CKA na forma de “N” invertido, indicando que a área desmatada anual é maior para baixos níveis de PIB per capita, sendo decrescente à medida que o PIB aumenta, depois volta a crescer, e para níveis de renda mais elevados, torna-se decrescente. As variáveis relacionadas ao rebanho bovino, crédito rural e a existência de floresta anterior são consideradas significativas em 5%. Para os diferentes regimes espaciais, os seguintes resultados são encontrados: a) no conjunto de modelos para as três macrozonas (Amazônia Ocidental, Amazônia Central e Arco do Povoamento Adensado), a CKA não é verificada em nenhuma de suas formas; b) no conjunto de modelos que considera um regime espacial para cada estado, a hipótese da CKA é verificada na forma de “U” invertido para Mato Grosso, e na forma de “U” para o estado do Pará e monotônica crescente para o Maranhão; nos demais estados, a hipótese da CKA não é verificada. No nível extremo de heterogeneidade espacial, a estimação por regressões ponderadas geograficamente resulta em parâmetros calculados para cada município, sendo possível representar em mapa as diferentes formas encontradas para a CKA, concentradas nas porções central e nordeste da Amazônia. Os resultados mostram diferentes relações entre desmatamento e PIB per capita municipal, assim como diferentes relações do desmatamento com as demais variáveis explicativas, revelando a heterogeneidade do espaço amazônico. / The tropical deforestation is a main issue on the global climate change discussion. In Brazil, the deforestation caused by hot spots is responsible for large emissions of carbon dioxide, a greenhouse gas. There is always a concern about the increasing pressure over the forest as development advances. Within this context, this work aims to investigate the Environmental Kuznets Curve (EKC) hypothesis applied to Legal Amazon region: whether there is an inverted “U” relationship between an environmental degradation index (annually deforested area) and economic growth (GDP per capita) at municipal level from 2001 to 2006, using a panel data model with spatial dependence. Some other variables mentioned in the literature were considered to explain deforestation: cattle size, soybean and sugar cane crops, vegetal extraction and forestry products, population density, rural credit, and previous forest area. Additionally, there can be important intra-regional differences due to occupation history, large area and geographical aspects. The spatial heterogeneity of coefficients was considered by studying spatial regimes into two sets (macro-regions and states). The extreme coefficients spatial heterogeneity was considered by estimating the model using geographically weighted regressions (GWR). The Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) shows the presence of clusters in a High-High pattern (municipalities with high deforestation values near municipalities with high values for the deforested area also) in the Densely Populated Arch and Central Amazon. The econometric results reveal the presence of unobserved effects, being the fixed effects estimate the most appropriate one. The global model (considering the whole region) that fits the data well is the spatial error model with spillovers; for this model, the EKC relationship appears to have an inverted “N” shape, so the annual deforested area is higher for lower incomes, it decreases when GDP per capita increases, then it goes back to increase, and for higher income levels it decreases again. The variables related to cattle size, rural credit and previous forest area seems to affect the deforested area. When the spatial heterogeneity is considered by means of different spatial regimes, the following results are found: a) for the three macro-regions set of models (Occidental Amazon, Central Amazon and Densely Populated Arch), none of the shapes for the EKC relationship is verified; b) for the nine states set of models, the EKC hypothesis is found in an inverted “U” shape for Mato Grosso state, a “U” shape for Pará state and increasingly monotonic shape for Maranhão state, whereas for the other states the EKC is not found. For the extreme level of spatial heterogeneity, the geographically weighted regressions show local coefficients: it was possible to map the different shapes for EKC found mainly in central and northeastern portions of Amazon. The results show different local relationships between deforestation and GDP per capita at municipal level, and also different local relationships between deforestation and the additional variables.

Spatial interaction models of the gravity type are widely used to describe origin-destination flows. They draw attention to three types of variables to explain variation in spatial interactions across geographic space: variables that characterize the origin region of interaction, variables that characterize the destination region of interaction, and variables that measure the separation between origin and destination regions. A violation of standard minimal assumptions for least squares estimation may be associated with two problems: spatial autocorrelation within the residuals, and spatial autocorrelation within explanatory variables. This paper compares a spatial econometric solution with the spatial statistical Moran eigenvector spatial filtering solution to accounting for spatial autocorrelation within model residuals. An example using patent citation data that capture knowledge flows across 257 European regions serves to illustrate the application of the two approaches.

The objective of this study is to identify knowledge spillovers that spread across regions in Europe and vary in magnitude for different industries. The study uses a panel of 203 NUTS-2 regions covering the 15 pre-2004 EU-member-states to estimate the impact over the period 1998-2003, and distinguish between five major industries. The study implements a fixed effects panel data regression model with spatial autocorrelation to estimate effects using patent applications as a measure of R&D output to capture the contribution of R&D (direct and spilled-over) to regional productivity at the industry level. The results suggest that interregional knowledge spillovers and their productivity effects are to a substantial degree geographically localised and this finding is consistent with the localisation hypothesis of knowledge spillovers. There is a substantial amount of heterogeneity across industries with evidence that two industries (electronics, and chemical industries) produce interregional knowledge spillovers that have positive and highly significant productivity effects. The study, moreover, confirms the importance of spatial autoregressive disturbance in the fixed effects model for measuring the TFP impact of interregional knowledge spillovers at the industry level. (authors' abstract)

Entrepreneurship is increasingly recognised as an important component of the contemporary knowledge based economy and crucial to the attainment of economic growth and development. However, entrepreneurial activity varies significantly across space within countries. This thesis makes an original contribution by examining the determinants of spatial variations in entrepreneurship across sub-regions of Great Britain from 2008-2010. Through utilising newly available data on firm births and applying exploratory spatial data analysis and spatial econometric techniques, two prominent theories of entrepreneurship are examined. First, the Knowledge Spillover Theory of Entrepreneurship posits that underutilised knowledge by incumbent firms creates entrepreneurial opportunities. The appropriation of these opportunities through entrepreneurial activity, in the form of a new firm, leads to dynamic knowledge spillovers, which generate economic growth. The empirical analysis presented in this thesis concludes that more knowledge intensive regions exhibit significantly higher firm birth rates; however the composition of the regional knowledge stock is critical, as a diverse knowledge stock generates more entrepreneurial opportunities. Second, several theories emphasise the importance of idiosyncratic knowledge and human capital, in the form of entrepreneurial ability, on the discovery and exploitation of entrepreneurial opportunities. The results of this thesis suggest that human capital is vital to the entrepreneurial process, and that university education is a greater source of entrepreneurial ability than labour market experience. Furthermore, the results also suggest that the regulatory burden of the public sector, financial constraints, regional unemployment, and the absence of a local entrepreneurial culture can significantly detract from regional entrepreneurial activity. In light of these results, there are several implications for policy which include: emphasising the importance of effective policy towards intellectual property rights, targeting entrepreneurial education initiatives towards university students and graduates, and reducing unnecessary public sector regulation that can act as a ‘barrier’ to entrepreneurship.

Nas últimas décadas, o setor de pecuária bovina leiteira vem passando por diversas modificações influenciadas por redução de número de produtores, mudanças de políticas macroeconômicas e agrícolas e abertura econômica do Brasil. A produção de leite aumentou significativamente ao longo dos anos. Entretanto, mesmo o Brasil sendo um dos maiores produtores do mundo de leite bovino, sua produtividade (medida em litros de leite por vaca) está bem abaixo da dos principais países que operam no mercado. A produtividade da atividade ganha destaque para viabilizar o aumento da produção, suprir a demanda interna e dar maior competitividade ao setor no mercado externo. Diante disso, objetiva-se, através dessa tese, analisar a evolução diferenciada, interestadual e intraestadual, da produtividade da pecuária bovina leiteira nos Estados de Goiás, Minas Gerais, Paraná, Rio Grande do Sul, Santa Catarina e São Paulo, no período de 1974 a 2016, com base em áreas mínimas comparáveis (AMC). Esses Estados representaram 77,5% da produção de leite no Brasil em 2016. Através da análise exploratória de dados espaciais foi identificada a existência de autocorrelação espacial, sendo que a produtividade da pecuária bovina leiteira de uma AMC sofre influência da produtividade das AMC vizinhas. Foram identificados clusters espaciais de produtividade dos tipos Alto-Alto, Baixo-Baixo, Alto-Baixo e Baixo-Alto em todos os Estados considerados ao longo do período em análise. A configuração e localização geográficas desses clusters sofreram alterações nos Estados, refletindo os deslocamentos da produção ocorridos. Posteriomente, passou-se para a análise de convergência no intuito de identificar se está ocorrendo redução na diferença entre as produtividades da pecuária bovina leiteira entre as AMC e se os efeitos espaciais contribuem para as convergências absoluta e condicional. Para tanto, fez-se uso da econometria espacial. Para a análise de convergência condicional foram incorporadas variáveis de primeira e segunda natureza, propostas na Nova Geografia Econômica. Tanto a análise da convergência absoluta quanto a da convergência condicional confirmam a hipótese de existência de convergência e demonstram o efeito de transbordamento, ou seja, os choques ocorridos em uma AMC refletem nas AMC vizinhas. Entretanto, a velocidade de convergência foi baixa nas duas situações, indicando que a redução das diferenças de produtividade está ocorrendo de forma muito lenta. A análise de convergência condicional mostrou que as características iniciais das AMC influenciam para qual ponto estacionário a produtividade da pecuária bovina leiteira irá convergir, sendo que as variáveis distância da capital, pluviosidade, população, Produto Interno Bruto, crédito rural de investimento para pecuária e área com culturas tiveram influência diferenciada nos Estados no processo de convergência da produtividade tanto no período analisado como um todo como nos subperíodos considerados na tese. / In recent decades, the dairy cattle sector has undergone changes influenced by decline in the number of producers, changes in government macroeconomic and agricultural policies, and the country\'s economic opening. Milk production has increased significantly over the years. Brazil is one of the world\'s largest producers of bovine milk; however, its productivity (measured in liters of milk per cow) is still lower than that found in other major milk producing countries. The productivity of the activity is important to enable the increase of production, supplying domestic demand and giving greater competitiveness in the external market. The objective of this thesis is to analyze the differentiated interstate and intrastate evolution of dairy cattle productivity in the Brazilian states of Goiás, Minas Gerais, Paraná, Rio Grande do Sul, Santa Catarina and São Paulo from 1974 through 2016 based on minimum comparable areas (MCA). These states accounted for 77.5% of Brazil\'s milk production in 2016. Exploratory spatial data analysis confirmed the existence of spatial autocorrelation indicting that dairy cattle productivity in an MCA is influenced by the productivity in neighboring MCA. Over the analyzed period, High-Low, Low-Low, High-Low, and Low-High productivity spatial clusters were identified in all studied states. The configuration and geographic location of these clusters underwent changes during the study period, reflecting production displacement. Convergence analysis using spatial econometrics was carried out to determine if the differences in dairy cattle productiveness among MCA were reduced over the period and if spatial effects contributed to any absolute or conditional convergence. First and second nature variables were employed for the analysis of conditional convergence, as proposed by the New Economic Geography. Both convergence analyses, absolute and conditional, confirmed the convergence hypothesis and demonstrated the overflow effect, in that shocks occurring in one MCA were reflected in neighboring MCA. However, the speed of convergence was low in both situations, indicating that productivity differences among the MCA were being reduced very slowly. The analysis of conditional convergence showed that the productivity of dairy farming in different MCA will tend to converge at the same stationary point if the MCA show similar initial values for selected variables. The selected variables are average yearly rainfall, population size, gross domestic product, and investment credit for livestock and rangeland acquisitions and are intended to represent conditions in each MCA and state at a specific time. Each variable had a differentiated influence on the process of productivity convergence over the period and subperiods considered in this thesis.