Este trabalho tem por objetivo analisar os determinantes locais da inovação no Brasil e avaliar sua dinâmica espacial. Especificamente, avalia-se como a P&D das empresas locais, a pesquisa universitária da região, o nível de adensamento urbano e a relativa especialização ou diversificação do sistema produtivo local afetam a inovação regional. Para isso, foi realizada uma Análise Exploratória de Dados Espaciais e a estimação de um modelo econométrico utilizando como medida do resultado de inovação o número de patentes por habitante das microrregiões. É possível notar que a inovação está desigualmente distribuída pelo espaço geográfico e se concentra especialmente nas Regiões Sul e Sudeste, onde se encontram os principais clusters inovativos. O modelo empírico adotado se baseia na Função de Produção de Conhecimento aplicada às regiões e é estimado por meio de um Tobit Espacial Autorregressivo (SAR-Tobit). O uso de um modelo SAR-Tobit permite lidar de modo mais adequado com um grande número de regiões sem patentes, além disso, foram feitos diversos testes adicionais que buscam assegurar a qualidade dos resultados inferenciais. A estimação do modelo desse trabalho indica que maiores níveis regionais de P&D industrial e da pesquisa universitária implicam em maior inovação, medida pelas patentes. Ao mesmo tempo, as regiões adensadas e diversificadas tendem a apresentar um melhor desempenho inovativo, o que aponta para existência de vantagens de caráter jacobiano no país. Por fim, a inovação local é afetada positivamente pela proximidade de microrregiões mais inovadoras, o que corrobora a existência de transbordamentos de conhecimento inter-regionais da inovação.

The aim of this thesis is to analyze determinants of local innovation in Brazil and assess their spatial dynamic. Specifically, it evaluates how the R&D of local firms, regional university research, urban density and specialization or diversification of local industrial system affects regional innovation. This purpose is achieved by means of an Exploratory Spatial Data Analysis and the estimation of an econometric model using the number of patents per capita as a measure of local innovative outputs. The results shows that innovation is not homogeneously distributed in the Brazilian geographic area and is especially concentrated in South and Southeast Regions, where the main innovation clusters are located. The empirical model adopted is based on the Knowledge Production Function applied to regions and is estimated using a Tobit Spatial Autoregressive (SAR-Tobit). The use of a SAR-Tobit model allows to deal more appropriately with a large number of regions without patents. Moreover, several additional tests were performed to ensure the quality of inferential results. The estimation of the model of this work indicates that higher levels of regional industrial R&D and university research imply greater innovation, measured by patents. At the same time, denser and diverse regions tend to present a better innovative performance, pointing to the existence of Jacobian advantages. Finally, local innovation is positively affected by the proximity of the most innovative micro-regions, which confirms the existence of interregional knowledge spillovers for innovation.