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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/51163
Type: | Artigo de Periódico |
Title: | O “efeito nefasto” da corrupção no Brasil: “quem paga mais?” Aplicações com o uso de regressões quantílicas com variáveis instrumentais |
Title in English: | The ‘detrimental effect’ of corruption in Brazil: ‘who pays more?’ Applications using instrumental variable quantile regression |
Authors: | Rocha, Leonardo Andrade Khan, Ahmad Saeed Lima, Patrícia Verônica Pinheiro Sales Poz, Maria Ester Soares Dal Oliveira, Fernando Porfirio Soares de |
Keywords: | Corrupção;Regressão quantílica;Variáveis instrumentais |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Nova Economia |
Citation: | ROCHA, Leonardo Andrade ; KHAN, Ahmad Saeed ; LIMA, Patrícia Verônica Pinheiro Sales ; POZ, Maria Ester Soares Dal ; OLIVEIRA, Fernando Porfirio Soares de. O "efeito nefasto" da corrupção no Brasil, quem paga mais? Aplicações com o uso de regressões quantílicas com variáveis instrumentais'. NOVA ECONOMIA, Belo Horizonte, v. 29, n. 1, p. 277-305, jan./ abr. 2019. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | O presente estudo analisa o impacto da corrupção na dinâmica dos investimentos de empresas brasileiras. Para isso, foi adotada uma amostra de 3.444 empresas conforme os microdados disponíveis pelo Enterprise Surveys do Banco Mundial. Usando o estimador de regressão quantílica com variáveis instrumentais os resultados do modelo apontam que, na ausência do controle devido aos problemas de endogeneidade, o estimador tradicional de Koenker e Basset tende a subestimar o impacto da corrupção na redução dos coeficientes de elasticidade dos investimentos das empresas. Firmas situadas nos quantis superiores da distribuição condicional das vendas apresentam melhores resultados na aplicação dos investimentos, mesmo após o efeito perceptivo da corrupção, ao contrário das empresas situadas nos quantis inferiores. Isso sugere que as firmas com elevada performance são menos “impactadas” com a presença da corrupção em relação às firmas com baixa performance. |
Abstract: | This study analyzes the impact of corruption on the dynamics of investment by Brazilian companies. For this, was employed a sample of 3,444 companies according to microdata available by the World Bank Enterprise Surveys. Using instrumental variable quantile regression estimator, the model results indicate that, in the absence of control due to endogeneity problems, the traditional estimator Koenker and Basset tends to underestimating the impact of corruption in reducing the elasticity coeffi cients of business investment. Firms located in the upper quantile of the conditional distribution of sales have better results in the implementation of investments even after the perceptual effect of corruption, unlike fi rms in lower quantiles. This suggests that fi rms with high performance are less “impacted” with the presence of corruption in relation to fi rms with poor performance. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/51163 |
ISSN: | 1980-5381 |
Access Rights: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | DEA - Artigos publicados em revista científica |
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