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标题：Composição das exportações e crescimento econômico: uma análise espacial
其他标题：EXPORT COMPOSITION AND ECONOMIC GROWTH: A SPATIAL ANALYSIS
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作者：Gilberto Libânio ; Sueli Moro ; Anna Carolina Londe 等
期刊名称：Geosul
印刷版ISSN：2177-5230
出版年度：2020
卷号：35
期号：76
页码：377-397
DOI：10.5007/2177-5230.2020v35n76p377
出版社：Editora da UFSC
摘要：Este artigo examina a relação entre composição das exportações e crescimento econômico, para um amplo conjunto de países, entre 2000 e 2010 – década marcada por forte elevação dos preços de commodities no mercado internacional. Para tanto, propõe um índice de qualidade de exportações, a partir da classificação em categorias de intensidade tecnológica desenvolvida por Lall (2000). Considerando a presença de dependência espacial nas variáveis, estima-se a relação entre qualidade das exportações e crescimento econômico com a utilização de modelos de painel espacial. Os resultados sugerem que – a despeito da grande expansão da demanda e dos preços de commodities durante a maior parte da década – os países com estruturas exportadoras com maior conteúdo tecnológico apresentaram taxas de crescimento mais elevadas durante o período analisado.
其他摘要：This paper examines the relation between composition of exports and economic growth for a large set of countries, between 2000 and 2010 – a period characterized by a steep rise in commodity prices in international markets. The paper builds an index of exports quality, based on the classification by technological intensity proposed by Lall (2000). Taking into account the existence of spatial correlation among the variables, we estimate the relation between quality of exports and economic growth by using spatial panel data models. The results suggest that – despite the boom in commodities demand and prices during most of the decade – countries with export structures with higher technological content showed higher growth rates during the period of analysis.
关键词：Exportações;Tecnologia;Crescimento Econômico;Painel Espacial.
其他关键词：Exports. Technology. Economic Growth. Spatial Panel Data.