Intensidade tecnológica, diferenciais de produtividade industrial e PIB per capta entre as mesorregiões do sul do Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sandeski, Wilian
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFFS (Repositório Digital da UFFS)
Texto Completo: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/512
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo Identificar o papel da tecnologia e dos ganhos de produtividade do trabalho na indústria no processo de crescimento econômico regional, através das mesorregiões do sul do Brasil de 2002 a 2012. Para isso, o estudo trabalhou com cada uma das 23 mesorregiões que compõem a região sul, para abordagem do tema optou-se pelo método descritivo, utilizando-se de uma pesquisa documental. Em relação à abordagem do problema, o estudo é predominantemente qualitativo. A pesquisa utilizou como principais fontes de dados o MTE e IBGE. Para a classificação dos níveis de intensidade tecnológica utilizou-se a classificação IBGE a qual esta baseada na nomenclatura utilizada pela OCDE, mas voltada para a realidade das indústrias brasileiras, sendo que a identificação dos setores industriais presentes em cada nível de intensidade tecnológica utilizou-se a classificação CNAE 1.0, já para a população empregada na indústria à base de dados RAIS foi à utilizada. Dentre os principais resultados da pesquisa, identificou-se uma modificação no parque industrial de todas as mesorregiões trabalhadas, ou seja, quase todas reduziram a quantidade de indústrias com baixa tecnologia e consequentemente elevando os níveis tecnológicos mais altos empregados no processo produtivo. Já em relação à produtividade do trabalho, parte das mesorregiões apresentaram perdas, enquanto em outras, esta apresentou ligeira elevação, sendo o estado do Paraná o que mais perdeu produtividade do trabalho na indústria, enquanto Santa Catarina a que menos perdeu conjuntamente com o estado do Rio Grande do Sul. O PIB per capta foi à única variável que apresentou ganhos reais positivos ao longo do tempo em todas as grandes regiões estudadas. De maneira geral identificou-se que quanto maior for o nível de intensidade tecnológica empregada na indústria, à mesma tende a elevar tanto a produtividade do trabalho como também o PIB per capta das mesorregiões (Coeteris Paribus), mas observando que fatores externos podem também influenciar neste processo.
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Para a classificação dos níveis de intensidade tecnológica utilizou-se a classificação IBGE a qual esta baseada na nomenclatura utilizada pela OCDE, mas voltada para a realidade das indústrias brasileiras, sendo que a identificação dos setores industriais presentes em cada nível de intensidade tecnológica utilizou-se a classificação CNAE 1.0, já para a população empregada na indústria à base de dados RAIS foi à utilizada. Dentre os principais resultados da pesquisa, identificou-se uma modificação no parque industrial de todas as mesorregiões trabalhadas, ou seja, quase todas reduziram a quantidade de indústrias com baixa tecnologia e consequentemente elevando os níveis tecnológicos mais altos empregados no processo produtivo. Já em relação à produtividade do trabalho, parte das mesorregiões apresentaram perdas, enquanto em outras, esta apresentou ligeira elevação, sendo o estado do Paraná o que mais perdeu produtividade do trabalho na indústria, enquanto Santa Catarina a que menos perdeu conjuntamente com o estado do Rio Grande do Sul. O PIB per capta foi à única variável que apresentou ganhos reais positivos ao longo do tempo em todas as grandes regiões estudadas. De maneira geral identificou-se que quanto maior for o nível de intensidade tecnológica empregada na indústria, à mesma tende a elevar tanto a produtividade do trabalho como também o PIB per capta das mesorregiões (Coeteris Paribus), mas observando que fatores externos podem também influenciar neste processo.This paper has the objective to identify the role of technology and industrial productivity gains in the process of regional economic growth, through the mesoregions of southern Brazil from 2002 to 2012. For this, the study worked with each of the 23 mesoregions that are in the south region, to start the descriptive method was chosen, using documentary research. Regarding the problem approach, the study is predominantly qualitative. The research used as main data sources the MTE and IBGE. To classify the levels of technological intensity, the IBGE classification was used, which is based on the denomination used by the OECD, but focused on the reality of Brazilian industries, and the identification of the industrial sectors present in each level of technological intensity was used The classification CNAE 1.0, already for the employed population in the industry to the RAIS data base was used. Among the main results of the research, a modification was identified in the industrial park of all mesoregions worked, that is, almost all reduced the amount of industries with low technology and consequently raising the higher technological levels employed in the productive process. In relation to labor productivity, some of the mesoregions presented losses, while in others, showed a slight increase, and the state of Paraná lost most of the labor productivity in industry, while Santa Catarina, which lost the least as the state of Rio Grande do Sul. GDP per capita was the only variable that presented real positive gains over time in all the major regions studied. In general, it has been identified that the higher the level of technological intensity employed in industry, the more it tends to raise both labor productivity and GDP per capita of the mesoregions (Coeteris Paribus), but observing that external factors may also influence in this process.Submitted by Maria Rosa Moraes Maximiano (maria.maximiano@uffs.edu.br) on 2017-06-26T15:49:58Z No. of bitstreams: 1 SANDESKI.pdf: 2324138 bytes, checksum: 307ce72428103eaa41afb493388fa21d (MD5)Approved for entry into archive by Diego dos Santos Borba (dborba@uffs.edu.br) on 2017-06-26T17:41:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 SANDESKI.pdf: 2324138 bytes, checksum: 307ce72428103eaa41afb493388fa21d (MD5)Made available in DSpace on 2017-06-26T17:41:58Z (GMT). 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