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metadata.teses.dc.title: Abordagem geoestatística para identificação de potenciais clusters industriais
metadata.teses.dc.title.alternative: Geostatistical approach for identification of potential industry clusters
metadata.teses.dc.creator: Chain, Caio Peixoto
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/1332414714659455
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Santos, Antônio Carlos dos
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Castro Junior, Luiz Gonzaga de
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Castro, Cléber Carvalho de
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Carvalho, Francisval de Melo
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Oliveira, Marcelo Silva de
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Guedes, Cezar Augusto Miranda
metadata.teses.dc.subject: Concentração industrial
Cluster industrial – Planejamento regional
Geologia – Métodos estatísticos
Industrial concentration
Industrial clusters – Regional planning
Geology – Statistical methods
metadata.teses.dc.date.issued: 26-Mar-2018
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal do Ensino Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: CHAIN, C. P. Abordagem geoestatística para identificação de potenciais clusters industriais. 2018. 98 p. Tese (Doutorado em Administração)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
metadata.teses.dc.description.resumo: O objetivo do presente estudo foi propor uma abordagem geoestatística para a identificação de potenciais clusters industriais. Parte-se da premissa que novos índices de concentração espacial são fundamentais para integrar a economia e a geografia na elaboração de políticas de desenvolvimento regional e aumento da competitividade empresarial. A teoria dos clusters foi dividida em três vertentes em que cada uma possui sua forma de estimação empírica. No primeiro caso as Aglomerações Puras são identificadas por índices locacionais, na visão seguinte, dos Complexos Industriais, o agrupamento setorial é definido por meio de relações insumo-produto e, por fim, os Clusters de Porter integram as duas abordagens anteriores. Por meio de uma análise bibliométrica, foi identificado que os métodos baseados em índices locacionais e estatística espacial, principalmente em processos pontuais, representam o mainstream no campo de conhecimento sobre a mensuração de clusters de firmas. Essa geração de estudos se tornou proeminente por contornar o viés de agregação, porém foi confirmado que a problematização do viés direcional (anisotropia) continua negligenciada, visto que as pesquisas assumem isotropia. A proximidade e a concentração de firmas foram examinadas por meio da geoestatística. Essa abordagem foi capaz de atender aos princípios já consolidados pela literatura mainstream, além de agregar a análise do viés direcional, o zoneamento dos potenciais clusters industriais em mapa e a estimativa da concentração industrial no nível da firma. A análise direcional representou melhor a aglomeração de firmas do ponto de vista estatístico, com menor nível de erro, e econômico, com o agrupamento de firmas em regiões com perfil homogêneo que tende a facilitar a coordenação estratégica do cluster. A abordagem geoestatística foi aplicada na indústria de torrefação do café em Minas Gerais e os potenciais clusters identificados foram nas regiões conhecidas como Matas de Minas, Capelinha e Sul de Minas.
metadata.teses.dc.description.abstract: The aim of the present study was to develop a geostatistical approach for the identification of potential industry clusters. It is based on the premise that new spatial concentration indices are fundamental to integrate economics and geography in the formulation of regional development and business competitiveness policies. In the first part of the paper, cluster theory was divided into three strands in which each one has its own form of estimation. In the first case, the Pure Agglomerations are identified by locational indices, in the following view, the Industrial Complexes, the sectorial grouping is defined by means of input-output relations and, finally, clusters of Porter integrate the two previous approaches. Through a bibliometric analysis, it was identified that methods based on indices and spatial statistics, especially in point processes, represent the mainstream in the field of knowledge on the measurement of firm clusters. This generation of studies became prominent because it circumvented the aggregation bias, but it was confirmed that the problem of directional bias (anisotropy) remains neglected, since the researches assume isotropy. Questions of proximity and concentration of firms were examined through geostatistics. This approach was able to meet the principles already consolidated by the mainstream literature, as well as aggregated the directional bias analysis, the zoning of potential industry clusters on maps, and the estimation of firm-level industry concentration. Directional analysis represented better the clustering of firms from a statistical point of view, with a lower level of error, and economic, grouping the firms in regions with a homogeneous profile that tends to facilitate cluster strategic coordination. The geostatistical approach was applied in the roasted coffee industry in Minas Gerais and the potential clusters identified were in the regions known as Matas de Minas, Capelinha and Sul de Minas.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28908
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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