1 resultado para k-Means algorithm
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Resumo:
O objetivo deste trabalho é analisar uma das dimensões da heterogeneidade produtiva, estudando a distribuição das firmas entre diferentes estratos de produtividade na indústria de transformação, assim como a dinâmica de transição destas firmas dentro e entre estes estratos. Com esse objetivo, identificam-se, em primeiro lugar, grupos ou estratos em que a produtividade é marcadamente diferente, a partir de instrumental de cluster k-means. Posteriormente, por meio de um modelo probit ordenado, estuda-se a probabilidade de permanência das firmas nos diferentes estratos de produtividade, determinada por variáveis associadas ao progresso técnico, participação no comércio exterior, difusão e absorção de tecnologia e políticas públicas. Esta análise se faz em duas partes: em primeiro lugar para o total das empresas e incluindo os efeitos marginais para cada um dos clusters encontrados. Em segundo lugar, separando as firmas em quatro grupos, definidos pela intensidade tecnológica do processo produtivo. O estudo abrange o período 2000-2008, com uma base de dados de mais de 14.000 firmas brasileiras com 30 ou mais trabalhadores. O objetivo do trabalho é testar em que medida a heterogeneidade produtiva é um fenômeno persistente no tempo, em que medida ela tende a aumentar ou diminuir e em que medida é possível esperar um processo de transição entre estratos ou grupos no qual os grupos de mais alta produtividade elevam seu peso no total.