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Abordagem geoestatística para identificação de potenciais clusters industriais
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
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Departamento de Administração e Economia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Administração
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal do Ensino Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
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.
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.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
CHAIN, C. P. Abordagem geoestatística para identificação de potenciais clusters industriais. 2018. 98 p. Tese (Doutorado em Administração)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.