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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.12.2023.tde-30012024-193313
Documento
Autor
Nome completo
Gustavo Henrique Leite de Castro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2023
Orientador
Banca examinadora
Azzoni, Carlos Roberto (Presidente)
Amaral, Pedro Vasconcelos Maia do
Aroca-Gonzalez, Patricio Alejandro
Haddad, Eduardo Amaral
Título em português
Habilidades dos trabalhadores na indústria brasileira
Palavras-chave em português
Escolaridade
Habilidades
Heterogeneidade espacial
Heterogeneidade regional
Indústria
Resumo em português
A capacidade de uma região crescer no longo prazo está relacionada, dentre outros fatores, ao desempenho da indústria. Este último depende da sua capacidade em aumentar a produção por trabalhador. A explicação para as diferenças de produtividade e de crescimento econômico nos espaços geográficos reside nas diferenças de capital humano entre eles e, em particular, nas diferenças de capital humano na indústria. O tema central desta tese é a análise da sofisticação da produção industrial regional a partir das habilidades requeridas nas ocupações envolvidas no processo produtivo. O foco é o capital humano, analisado a partir das habilidades requeridas pela indústria de transformação nas regiões brasileiras. A justificativa reside nas evidências de que a indústria está passando por um processo de desconcentração regional no Brasil. Porém pouco se sabe a respeito da dinâmica das habilidades requeridas dos trabalhadores para o exercício das ocupações. O objetivo do estudo é verificar se há convergência por habilidades na indústria de transformação, ou seja, se as regiões que possuíam menor sofisticação industrial se tornaram mais sofisticadas. O estudo se utiliza de modelos de convergência condicional espacial em painel de micro dados no período 2003-2019. Objetiva identificar se há correlação negativa entre o nível inicial de habilidades e a sua taxa de crescimento nas regiões, controlando os efeitos espaciais (autocorrelação e dependência espacial nos resíduos) e as características não observáveis de região e de tempo. Para o cálculo da das notas de habilidades nós utilizamos a classificação elaborada por Maciente (2013), Neves (2018) e Neves, Azzoni & Chagas (2021). Foram estimadas regressões para a heterogeneidade da indústria (agroindústria, não-agroindústria, indústria intensiva em capital e indústria intensiva em trabalho) e heterogeneidade espacial utilizando classes de tamanho. Também foram estimadas regressões para a escolaridade dos trabalhadores e para a intensidade de habilidades (escolaridade x habilidades). Os resultados mostram que há convergência condicional das habilidades, porém com diferenças significativas entre os cortes de média, mediana e último quartil das habilidades, bem como para o tipo de indústria e para as classes de tamanho de região. As evidências mostram que a indústria está convergindo mais rapidamente nas habilidades sociais e cognitivas do que nas habilidades motoras. Foram realizados testes de robustez, que corroboraram as evidências encontradas. Os resultados mostram que o espaço joga um papel importante, uma vez que as regiões apresentam importantes diferenças institucionais e estruturais, impactando de forma heterogênea na convergência espacial das habilidades. Os resultados também mostram que há convergência de escolaridade e de intensidade de habilidade na indústria e para as classes de tamanho. A análise das habilidades das ocupações é uma nova forma de avaliar a dinâmica do mercado de trabalho e da complexidade da indústria instalada nas regiões brasileiras, para além dos níveis de escolaridade.
Título em inglês
Workers' skills in Brazilian manufacturing
Palavras-chave em inglês
Industry
Regional heterogeneity
Schooling
Skills
Spatial heterogeneity
Resumo em inglês
The ability of a region to grow in the long term is related, among other factors, to manufacturing performance. The latter depends on the ability to increase the production per worker. The explanation for the differences in productivity and economic growth in geographic spaces lies in the differences in human capital between them, particularly in manufacturing. The central theme of this dissertation is the sophistication of regional manufacturing production based on the skills of the occupations involved in the production processes. The focus is on human capital, analyzed from the demand for skills in manufacturing in the Brazilian regions. Although there is a process of regional deconcentration of manufacturing in Brazil, little is known about the dynamics of the skills (cognitive, social, and motor) required in the worker's occupations in the regions. The study's objective is to answer if there is regional convergence in the demand for manufacturing skills. Have regions that had less manufacturing sophistication in the past become more sophisticated? The study uses spatial conditional convergence panel data models for the period 2003-2019 to check for a possible negative correlation between the initial levels of skills and their growth rates, controlling for spatial effects (autocorrelation and spatial dependence in the residuals) and the unobservable characteristics of regions and time. We used the classification developed by Maciente (2013), Neves (2018), and Neves, Azzoni & Chagas (2021) to calculate the skill scores. We estimated regressions to check for sectoral heterogeneity (agribusiness, non-agribusiness, capital- intensive, and labor-intensive) and spatial heterogeneity using size clusters. We also estimated regressions for workers' education and skill intensity (education x skills). The results show conditional convergence of skills, with significant differences between the mean, median, and last quartile cuts, as well as for the type of manufacturing and the type of cluster. The evidence shows that manufacturing is converging faster on social and cognitive skills than motor skills. The robustness tests corroborated the evidence found. The results show that space plays an important role since the regions show institutional and structural differences, heterogeneously impacting the spatial convergence of skills. The results also show a convergence of education and skill intensity for the clusters. The results show that occupation skills are a new way of analyzing the dynamics of the labor market and the complexity of manufacturing installed in Brazilian regions beyond schooling levels.
 
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Data de Publicação
2024-02-21
 
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