Este trabalho mostra como a teoria sobre redes sociais pode ser útil para se realizar análises de dependência intersetorial. Mais especificamente, este trabalho busca identificar os setores produtivos que exercem maior poder de influência - seja de forma positiva ou negativa sobre o sistema econômico nacional, ou seja, os setores-chave da economia brasileira. Para tanto, utiliza-se como base a matriz brasileira de insumo-produto de 1996 atualizada com dados do sistema de contas nacionais referentes ao ano de 2002. Sob uma perspectiva da teoria sobre redes sociais e com o uso do software UCINET, foram criadas duas redes que representassem as relações dos setores produtivos da economia brasileira: a primeira enfatiza as origens dos insumos utilizados pelo sistema produtivo nacional, já a segunda destaca os destinos desses insumos. Com essas redes somadas aos cálculos de índices oriundos dessa mesma teoria concluiu-se que os setores que mais impactam sobre o sistema produtivo brasileiro e, portanto, merecedores de atenção especial por parte dos formuladores de políticas econômicas são: Famílias, Agropecuária, Resto do Mundo, Refino de Petróleo e Construção Civil. Além disso, também, concluiu-se que as redes que representam os setores brasileiros são: densas, possuem baixas distâncias geodésicas, apresentam elevados coeficientes de cluster e têm graus de centralidade elevados, o que faz com que as oscilações de produção em determinado setor produtivo se propague pelo resto da economia rapidamente. / This work shows how the theory on social networks can be useful for analysis of inter dependence. More specifically, this work seeks to identify the productive sectors that have more power of influence - is a positive or negative - on the national economic system, ie the key sectors of the Brazilian economy. For both, were used as the base matrix of input-output Brazilian 1996 updated with data from the system of national accounts for the year 2002. From a perspective of the theory on social networks and with using the software UCINET, two networks were created that represented the relationship of the productive sectors of the Brazilian economy: the first emphasizes the origins of the inputs used by the national productive system and the second highlights the destinations these inputs. With these networks - added to the calculations of indices from that theory - it was concluded that the sectors that exert greater powers of influence on the Brazilian productive system, and therefore deserving of special attention by policy-makers are economic: Families, Agricultural, Rest of the World, Oil Refining and Construction. In addition, it was concluded that the networks that represent the sectors Brazilians are dense, have low geodesic distances, have high coefficients of cluster and have high degrees of centrality, which means that fluctuations of output in a productive sector spreads rapidly through the rest of the economy.

Este trabalho mostra como a teoria sobre redes sociais pode ser útil para se realizar análises de dependência intersetorial. Mais especificamente, este trabalho busca identificar os setores produtivos que exercem maior poder de influência - seja de forma positiva ou negativa sobre o sistema econômico nacional, ou seja, os setores-chave da economia brasileira. Para tanto, utiliza-se como base a matriz brasileira de insumo-produto de 1996 atualizada com dados do sistema de contas nacionais referentes ao ano de 2002. Sob uma perspectiva da teoria sobre redes sociais e com o uso do software UCINET, foram criadas duas redes que representassem as relações dos setores produtivos da economia brasileira: a primeira enfatiza as origens dos insumos utilizados pelo sistema produtivo nacional, já a segunda destaca os destinos desses insumos. Com essas redes somadas aos cálculos de índices oriundos dessa mesma teoria concluiu-se que os setores que mais impactam sobre o sistema produtivo brasileiro e, portanto, merecedores de atenção especial por parte dos formuladores de políticas econômicas são: Famílias, Agropecuária, Resto do Mundo, Refino de Petróleo e Construção Civil. Além disso, também, concluiu-se que as redes que representam os setores brasileiros são: densas, possuem baixas distâncias geodésicas, apresentam elevados coeficientes de cluster e têm graus de centralidade elevados, o que faz com que as oscilações de produção em determinado setor produtivo se propague pelo resto da economia rapidamente. / This work shows how the theory on social networks can be useful for analysis of inter dependence. More specifically, this work seeks to identify the productive sectors that have more power of influence - is a positive or negative - on the national economic system, ie the key sectors of the Brazilian economy. For both, were used as the base matrix of input-output Brazilian 1996 updated with data from the system of national accounts for the year 2002. From a perspective of the theory on social networks and with using the software UCINET, two networks were created that represented the relationship of the productive sectors of the Brazilian economy: the first emphasizes the origins of the inputs used by the national productive system and the second highlights the destinations these inputs. With these networks - added to the calculations of indices from that theory - it was concluded that the sectors that exert greater powers of influence on the Brazilian productive system, and therefore deserving of special attention by policy-makers are economic: Families, Agricultural, Rest of the World, Oil Refining and Construction. In addition, it was concluded that the networks that represent the sectors Brazilians are dense, have low geodesic distances, have high coefficients of cluster and have high degrees of centrality, which means that fluctuations of output in a productive sector spreads rapidly through the rest of the economy.

A indústria de transformação, que havia liderado o crescimento econômico do Brasil nas cinco décadas precedentes a 1981 na fase de industrialização, perdeu dinamismo desde início dos anos oitenta. Desde 1981, o produto manufatureiro brasileiro cresceu pouco e abaixo da modesta taxa de crescimento do Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil. Com isso, o setor manufatureiro tem contribuído cada vez menos para a formação do PIB brasileiro e encolhido bastante relativo a indústria global, desde 1981 até 2017. Esta pesquisa realiza uma avaliação da estrutura produtiva e tecnológica bem desagregada setorialmente da indústria de transformação brasileira, desse modo, ela oferece um diagnóstico mais detalhado da perda de dinamismo industrial. Esta pesquisa procurou responder as seguintes perguntas: i) os setores manufatureiros diminuíram participação no PIB de maneira uniforme ou foi concentrado setorialmente? ii) os setores intensivos em conhecimento e tecnologia seguem uma trajetória de desindustrialização normal ou prematura? (iii) o tecido industrial do país está mais oco ou rarefeito nos anos 2000? (iv) o país é um montador que faz pouca transformação industrial em algum segmento manufatureiro? (v) os segmentos industriais que mais importaram insumos e componentes são também aqueles que mais exportaram? Ou seja, o Brasil tem uma inserção ativa nas cadeias globais de valor (CGV)? (vi) os setores de serviços são relevantes na realização de pesquisa e desenvolvimento (P&D) no país de modo que a desindustrialização é irrelevante da perspectiva tecnológica? Para responder essas perguntas foram criadas sérias inéditas de longo prazo da participação dos setores manufatureiros no PIB. Também foi obtida uma tabulação especial do IBGE com informações para 258 subsetores industriais que permitiu avaliar o grau de adensamento produtivo deles. E por fim foram utilizados dados das Contas Nacionais do Brasil, das matrizes de insumo-produto e de investimento setor por setor para fazer um retrato setorial da produção e uso de P&D, através de técnicas de insumo-produto. Os resultados encontrados permitem concluir que o desenvolvimento industrial brasileiro está estagnado desde 1981 e a manufatura apresenta uma retração de longo prazo do produto manufatureiro real per capita. Esta pesquisa também apresentou uma abordagem setorial da desindustrialização pelo PIB de forma inédita, revelando que parte da desindustrialização brasileira é normal (ou esperada) e parte é prematura (e indesejada), dado o nível de desenvolvimento do Brasil. A desindustrialização prematura ocorreu nos setores intensivos em tecnologia, que também possuem baixo grau de adensamento produtivo ao importar parcela substantiva dos insumos e componentes intensivos em P&D. Também foi constatado que o Brasil se insere de forma passiva nas CGV, pois as classes industriais que mais importaram insumos e componentes não exportaram. Por fim, os setores de serviços - que ganharam bastante peso no PIB nas últimas décadas - conduzem no Brasil poucos investimentos em P&D e em menor magnitude que os setores manufatureiros. Portanto, da perspectiva tecnológica, a prematura mudança estrutural rumo aos serviços tem implicações relevantes quanto ao progresso tecnológico futuro do Brasil. / Brazilian manufacturing sector, which had led Brazil\'s economic growth in the five decades preceding 1981 in the industrialization phase, lost dynamism since the early 1980s. Since 1981, Brazilian manufacturing product grew slightly below the modest growth rate of Brazil\'s Gross Domestic Product (GDP). With this, manufacturing sector has contributed less and less to the formation of the GDP. Brazilian manufacturing sector has also shrunk a lot relative to the global manufacturing from 1981 to 2017. This research makes an evaluation of the productive and technological structure well disaggregated sectorally of the Brazilian manufacturing industry, thus offering a detailed diagnosis of the loss of industrial dynamism. This research sought to answer the following questions: i) have the manufacturing sectors decreased their share in GDP uniformly, or have been sectorally concentrated? ii) are knowledge and technology intensive sectors following a trajectory of normal or premature de-industrialization? iii) are the production chains of the country more hollow or rarefied in the 2000s? iv) is the country an assembler who does little industrial transformation in some manufacturing subsector? v) are the manufacturing subsectors that more imported inputs and components also the ones that more exported? That is, Brazil has an active insertion in global value chains (GVC)? vi) are services sectors relevant in conducting research and development (R&D) in Brazil so that de-industrialization is irrelevant from the technological perspective? To answer these questions, the author created an unpublished long-term series of the participation of manufacturing sectors in GDP. A special tabulation of Brazilian Institute of Geography and Statistics was also obtained, with data for 258 manufacturing subsectors, which allowed evaluating the degree of productive densification. Finally, data from Brazil\'s National Accounts, input-output matrices, and investment matrices were used to make a sectoral portrait of the production and use of R&D, through input-output techniques. Results showed that Brazilian manufacturing development is stagnant and occurs a long-term retraction of real per capita manufacturing output since 1981. This research also presented a sectoral approach to deindustrialization by GDP in an unpublished way, reporting that part of Brazilian deindustrialization is normal (or expected) and part is premature (and undesirable) given the level of development of Brazil. Premature deindustrialization occurred in the technology-intensive sectors, which also have a low degree of productive densification by importing a substantial portion of the inputs and R&D-intensive components. It was also observed that Brazil inserts passively in the GVC since the manufacturing classes that more import inputs and components do not export. Finally, service sectors - which have gained considerable weight in GDP in recent decades - conducted little investment in R&D in Brazil and to a lesser extent than manufacturing sectors. Therefore, from the technological perspective, the premature structural change towards services has relevant implications for the future technological progress of Brazil.