scholarly journals RELAÇÃO ENTRE DISTRIBUIÇÃO DE RENDIMENTOS DO TRABALHO E INDUSTRIALIZAÇÃO: UMA ANÁLISE PARA OS MUNICÍPIOS BRASILEIROS

2021 ◽  
Vol 39 (79) ◽  
Author(s):  
Bruno Benzaquen Perosa ◽  
Carlos César Santejo Saiani ◽  
Patrick Leite Santos

O presente estudo investiga, empiricamente, a relação entre industrializaçãoe distribuição dos rendimentos do trabalho nos municípios brasileiros. Com base emdebates históricos sobre distribuição de renda da academia brasileira e em hipótesesassociadas à curva de Kuznets, especialmente, a que se refere à economia dual, o estudo encontra uma relação não linear entre a desigualdade de rendimentos do trabalhoe a industrialização, medida pelas participações industriais no produto e no emprego.A partir de dados municipais referentes a 2000 e 2010, são realizadas regressões paramétricas em painel (efeitos fixos, efeitos aleatórios e tobit) e não paramétricas (kernel--weighted local polynomial regression). As evidências, relativamente robustas, sugeremque a curva derivada da relação entre a desigualdade de renda e a industrialização temum formato próximo a um U invertido. Ou seja, a distribuição dos rendimentos do trabalho piora com a industrialização até certo nível de participação industrial (no produto e no emprego), porém, atingido determinado nível, a distribuição passa a melhorar.

2018 ◽  
Vol 7 (4) ◽  
pp. 104
Author(s):  
Conlet Biketi Kikechi ◽  
Richard Onyino Simwa

This article discusses the local polynomial regression estimator for  and the local polynomial regression estimator for  in a finite population. The performance criterion exploited in this study focuses on the efficiency of the finite population total estimators. Further, the discussion explores analytical comparisons between the two estimators with respect to asymptotic relative efficiency. In particular, asymptotic properties of the local polynomial regression estimator of finite population total for  are derived in a model based framework. The results of the local polynomial regression estimator for  are compared with those of the local polynomial regression estimator for  studied by Kikechi et al (2018). Variance comparisons are made using the local polynomial regression estimator  for  and the local polynomial regression estimator  for  which indicate that the estimators are asymptotically equivalently efficient. Simulation experiments carried out show that the local polynomial regression estimator  outperforms the local polynomial regression estimator  in the linear, quadratic and bump populations.


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