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dc.creatorGiomo, Danniele-
dc.date.accessioned2023-05-30T17:08:50Z-
dc.date.available2023-05-30T17:08:50Z-
dc.date.issued2023-03-28-
dc.identifier.citationGIOMO, Danniele. Estrutura Produtiva, Complexidade Econômica e Desigualdade de Renda nas Unidades da Federação Brasileira nas Duas Primeiras Décadas dos Anos 2000. 2023. 181 f. Tese (Doutorado em Economia) - Universidade Federal de Uberlândia, Pós-graduação em Economia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.159.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37933-
dc.description.abstractConsidering that Brazil is one of the most unequal countries in the world, the main objective of this work is to understand the effect of economic complexity on income inequality at a regional level in Brazil in the first decades of the 2000s. To fulfill this objective, in Chapter 4, econometric analyzes using the Fixed Effect Panel (EF) and Pooled Mean Group Autoregressive Distributed Lags (ARDL/PMG) methods for the Brazilian states from 2002 to 2019. In these models, the explanatory variables Economic Complexity Index were used and participation of industrial jobs, the Gini Index calculated by the IBGE was used as the dependent variable, and the GDP per capita, the average years of study, the resident population, the percentage distribution of the white resident population, the participation of agriculture in employment and participation of services in employment. In addition, models were estimated using the EF method with the same explanatory and control variables, but with a new dependent variable – the Gini index calculated without the social benefits granted by the federal government, for the period from 2012 to 2019. They were also analyzed descriptive statistics, in chapters 2 and 3, to understand at the national and regional level, what the dynamics of the productive structure, economic complexity and income inequality in the first two decades of the 21st century, the variables used were: participation of the productive sectors in the GDP and total employment; participation of the manufacturing and extractive industry in the national GDP; industrial transformation value of CNAE sectors by technological intensity; exports and trade balance by technological intensity; Economic Complexity Index; Gini Index and simulated Gini Index without benefits. Furthermore, in chapter 1, a dialogue was reviewed and established between theories on economic development, structuralism and regional income inequality, and the recent methodology of economic complexity. The evidence found suggests that economic complexity and industrial employment are important to explain income inequality in the Brazilian Federation Units and that a reduction in economic complexity, as well as in relative industrial employment, increases income inequality in these regions. Based on these results, if one seeks to reduce income inequality in the Units of the Brazilian Federation, one must increase the economic complexity and industrial jobs in these places.pt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectComplexidade econômicapt_BR
dc.subjectDesigualdade de rendapt_BR
dc.subjectEstrutura produtivapt_BR
dc.subjectRegiões brasileiraspt_BR
dc.subjectEconomic complexitypt_BR
dc.subjectRent inequalitypt_BR
dc.subjectProductive structurept_BR
dc.subjectBrazilian regionspt_BR
dc.titleEstrutura produtiva, complexidade econômica e desigualdade de renda nas unidades da federação brasileira nas duas primeiras décadas dos anos 2000pt_BR
dc.title.alternativeProduction structure, economic complexity and income inequality in brazilian federation units in the first two decades of the 2000spt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor-co1Cardozo, Soraia Aparecida-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2791265980969580pt_BR
dc.contributor.advisor1Avellar, Ana Paula Macedo de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8135896270067246pt_BR
dc.contributor.referee1Sampaio, Daniel Pereira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7665386759198695pt_BR
dc.contributor.referee2Gala, Paulo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7346817451274861pt_BR
dc.contributor.referee3Vieira, Flávio Vilela-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5730916449433530pt_BR
dc.contributor.referee4Martins, Humberto Eduardo de Paula-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8935427022662345pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3965180956621418pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoDado que o Brasil pode ser considerado um dos países mais desiguais do mundo, o objetivo central deste trabalho é compreender o efeito da complexidade econômica na desigualdade de renda em nível regional no Brasil nas primeiras décadas dos anos 2000. Para cumprir este objetivo a Tese está organizada em 4 capítulos. No Capítulo 01 revisou-se e estabeleceu um diálogo entre as teorias sobre desenvolvimento econômico, estruturalismo e desigualdade de renda regional, e a recente metodologia da complexidade econômica. Nos Capítulos 02 e 03 foram analisadas estatísticas descritivas para entender, em âmbito nacional e regional, qual a dinâmica da estrutura produtiva, da complexidade econômica e da desigualdade de renda nas duas primeiras décadas do século XXI, as variáveis utilizadas foram: participação dos setores produtivos no PIB e no emprego total; participação da indústria de transformação e extrativa no PIB nacional; valor de transformação industrial dos setores da CNAE por intensidade tecnológica; exportações e saldo comercial por intensidade tecnológica; Índice de Complexidade Econômica; Índice de Gini e Índice de Gini simulado sem benefícios. Além disso, foram realizadas, no Capítulo 4, análises econométricas com o uso dos métodos de Painel de Efeito Fixo (EF) e Pooled Mean Group Autoregressive Distributed Lags (ARDL/PMG) para os estados brasileiros de 2002 a 2019. Nestes modelos, foram utilizadas as variáveis explicativas Índice de Complexidade Econômica e participação dos empregos industriais, como variável dependente utilizou-se o Índice de Gini calculado pelo IBGE, e como controles foram usados o PIB per capita, a média dos anos de estudo, a população residente, a distribuição percentual da população residente branca, a participação da agropecuária no emprego e participação dos serviços no emprego. Além disso, foram estimados modelos, pelo método EF com as mesmas variáveis explicativas e de controles, mas com uma nova variável dependente – Índice de Gini calculado sem os benefícios sociais concedidos pelo governo federal, para o período de 2012 a 2019. As evidências encontradas sugerem que a complexidade econômica e os empregos industriais são importantes para explicar a desigualdade de renda das Unidades da Federação brasileira e que uma redução na complexidade econômica, assim como no emprego relativo industrial, aumenta a desigualdade de renda destas regiões. A partir destes resultados, caso se busque diminuir a desigualdade de renda nas Unidades da Federação brasileira deve-se aumentar a complexidade econômica e os empregos industriais nesses locais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Economiapt_BR
dc.sizeorduration181pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::CRESCIMENTO, FLUTUACOES E PLANEJAMENTO ECONOMICO::CRESCIMENTO E DESENVOLVIMENTO ECONOMICOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::ECONOMIA REGIONAL E URBANA::ECONOMIA REGIONALpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::METODOS QUANTITATIVOS EM ECONOMIApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::ECONOMIA INDUSTRIAL::MUDANCA TECNOLOGICApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::ECONOMIA INTERNACIONALpt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.te.2023.159pt_BR
dc.crossref.doibatchid3bd37361-6f9b-4cc5-8e5a-52e4dcea2cab-
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