Favorable credit to private agents and the local economies in the deprived regions of Brazil: a spatial panel analysis (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: AZZONI, CARLOS ROBERTO - FEA ; CHAGAS, ANDRÉ LUIS SQUARIZE - FEA ; CASTRO, GUSTAVO HENRIQUE LEITE DE - FEA
- Unidade: FEA
- DOI: 10.1007/s12076-023-00363-7
- Subjects: ECONOMIA REGIONAL; CRÉDITO PÚBLICO; ECONOMETRIA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2023
- Source:
- Título do periódico: Letters in Spatial and Resource Sciences
- ISSN: 1864-404X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 16, n. 1, art. 41, Dec. 2023
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SILVA FILHO, Luís Abel et al. Favorable credit to private agents and the local economies in the deprived regions of Brazil: a spatial panel analysis. Letters in Spatial and Resource Sciences, v. 16, n. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/s12076-023-00363-7. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Silva Filho, L. A., Azzoni, C. R., Chagas, A. L. S., & Castro, G. (2023). Favorable credit to private agents and the local economies in the deprived regions of Brazil: a spatial panel analysis. Letters in Spatial and Resource Sciences, 16( 1). doi:10.1007/s12076-023-00363-7 -
NLM
Silva Filho LA, Azzoni CR, Chagas ALS, Castro G. Favorable credit to private agents and the local economies in the deprived regions of Brazil: a spatial panel analysis [Internet]. Letters in Spatial and Resource Sciences. 2023 ; 16( 1):[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s12076-023-00363-7 -
Vancouver
Silva Filho LA, Azzoni CR, Chagas ALS, Castro G. Favorable credit to private agents and the local economies in the deprived regions of Brazil: a spatial panel analysis [Internet]. Letters in Spatial and Resource Sciences. 2023 ; 16( 1):[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s12076-023-00363-7 - Convergência de habilidades na indústria: um abordagem de regionalização via machine learning
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Informações sobre o DOI: 10.1007/s12076-023-00363-7 (Fonte: oaDOI API)
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