| Revista: | Investigación económica |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000468119 |
| ISSN: | 0185-1667 |
| Autores: | Morrone, Henrique1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Departamento de Economia, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Periodo: | Oct-Dic |
| Volumen: | 76 |
| Número: | 302 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La actual recesión en Brasil ha provocado una intensa discusión sobre las formas de impulsar la actividad económica. Este documento pretende contribuir al debate clasificando los sectores que tienen el poder de sacar a la economía de la recesión cuando son estimulados, empleando el método eigenvector desarrollado por Dietzenbacher (1992). Para ello, primero calculamos la matriz de insumo-producto (I-O), para 2013, aplicando la metodología de Guilhoto y Sesso (2005) y construimos una I-O a partir de las cuentas de estadísticas nacionales. Posteriormente, empleamos el método del eigenvector para encontrar los eslabonamientos hacia atrás entre sectores y los clasificamos. Los resultados destacan la importancia de la refinación de petróleo y coque, la fabricación de resina y los elastómeros, diversos productos y preparados químicos y productos químicos para impulsar la recuperación de la economía. No obstante, los sectores tradicionales de la construcción y la industria automotriz exhibieron resultados pobres y modestos respectivamente |
| Resumen en inglés | The current recession in Brazil has provoked intense discussion concerning ways to boost economic activity. This paper intends to contribute to the debate by ranking the sectors that have the power to pull the economy out of the recession when they are stimulated, employing the eigenvector method developed by Dietzenbacher (1992). To that end, we first estimated the input-output (I-O) matrix for 2013 applying Guilhoto and Sesso (2005)’s methodology and build an I-O matrix from the National Statistical Accounts. Later, we employed the eigenvector method to find the inter-sector backward linkages and ranked them. The results highlight the importance of petroleum refining and coke, resin manufacturing and elastomers, various chemical products and preparations, and chemicals to boost the recovery of the economy. Nonetheless, the traditional sectors of construction and automotive manufacturing exhibited poor and modest results respectively |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Econometría, Insumo-producto, Análisis cuantitativo, Metodología eigenvector, Desarrollo económico |
| Keyword: | Econometrics, Quantitative analysis, Input-output, Eigenvector method, Development economics |
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