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Income inequality and human capital developmentRodrigues, Bruno Gorgulho 06 February 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-02-06 / Human Capital investments are essential for the economic development of a country. In Brazil, several sources point to the lack of qualified workforce as a cause of slower economic growth. This dissertation explores the theoretical linkages made from income inequality to economic performance. The empirical section focuses on one of the theories presented, the one on creditmarket imperfections. According to this theory, imperfect credit markets are poor resource allocators and do not allow for low income individuals to invest in their own human capital. In Brazil, there is a lack of empirical studies aimed at testing the channels through which inequality affects growth, therefore this research gains significance. The results presented here were drawn from family household survey – POF – undertaken by the IBGE. Data has evidenced that education investments grow as a percentage of the total budget with raises of income. Raises in income for very high income classes do not increase education spending. The data suggests the existence of a budget constraint for low and middle class Brazilians from all regions. It has been found strong evidence that low and middle income classes in Brazil have limited access to credit-markets. Therefore, there is evidence that redistribution would increase aggregate spending on education. / Investimentos em capital humano são essenciais para o desenvolvimento econômico de um pais. No Brasil, diversas fontes apontam para a falta de mão de obra qualificada como sendo uma das causas de um fraco crescimento econômico. Esta dissertação explora as teorias que ligam desigualdade de renda com performance econômica. A parte empírica se foca em uma das teorias apresentadas, a de imperfeições no mercado de credito. De acordo com esta teoria, mercados de credito imperfeitos são fracos alocadores de recursos e não possibilitam que indivíduos de baixa renda invistam no próprio capital humano. No Brasil, há uma escassez de estudos empíricos focados em testar os canais através dos quais a desigualdade de renda afeta o crescimento, trazendo significância para esta dissertação. Os resultados apresentados aqui foram obtidos através da pesquisa familiar – POF – realizada pelo IBGE. Os dados mostram que investimentos em educação crescem como percentual do orçamento com o aumento da renda familiar. Aumentos de renda para classes de renda já elevadas não provocam igual aumento nas despesas educacionais. Os dados sugerem a existência de uma restrição orçamentária para Brasileiros de baixa e média renda independente da região. Foram encontradas fortes evidencias de que classes de baixa e média renda no Brasil tem acesso limitado ao mercado de credito. Portanto, existe evidencia de que redistribuição aumentaria o gasto agregado em educação.
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Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacialFrancisco, Eduardo de Rezende 29 April 2010 (has links)
Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2011-05-24T13:38:06Z
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Previous issue date: 2010-04-29 / In order to evaluate the use of Electricity Consumption as a Socioeconomic Status, this research analyzes information in two levels of geographical aggregation. At the first level, under a territorial perspective, it investigates indicators of Income and Electric Energy Consumption aggregated by weighted areas (set of census sectors) in the city of São Paulo and uses the microdata of Demographic Census 2000 jointly with residential consumers’ database of AES Eletropaulo. It applies Spatial Auto-Regressive (SAR) models, Geographically Weighted Regression (GWR), and an unprecedented combined model (GWR+SAR), developed in this study. Several neighborhood matrices were used to assess the influence of space (with Downtown-Suburbs pattern) of the variables under study. The variables showed strong spatial autocorrelation (Moran's I greater than 58% for the Energy Consumption and more than 75% for the Household Income). Relations between Income and Electricity Consumption were very strong (coefficients of determination of Income reached values from 0.93 to 0.98). At the second level, the household one, it uses data collected in the Annual Satisfaction Survey of Residential Customer, coordinated by the Brazilian Electricity Distributors Association (ABRADEE) for the years 2004, 2006, 2007, 2008 and 2009. Weighted Linear Model (WLM), GWR and SAR were applied to survey data with interviews allocated on the centroid and the seat of the districts. For the year 2009, we obtained the actual locations of the households interviewed. Additionally, 6 algorithms of points distribution within the polygons of the districts have been developed. The results from models based on centroids and seats obtained a coefficient of determination R 2 of around 0.45 for the GWR technique, while the models based on scattering points within the polygons of the districts have reduced this account to about 0.40. These results suggest that the algorithms of allocation of points in polygons allow the observation of a more realistic association between the constructs analyzed. The combined use of the findings shows that the billing information of the electricity distributors has great potential to support strategic decisions. Because they are current, available and monthly updated, socioeconomic indicators based on energy consumption can be very useful as an aid to processes of classification, concentration and estimation of household income. / Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.
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