Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-11-27Bitstream added on 2014-06-13T20:31:26Z : No. of bitstreams: 1 bezerra_cm_me_arafcl.pdf: 411923 bytes, checksum: 3d944238095336e490c57b13d9229122 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo deste trabalho é analisar como o processo de inovações tecnológicas é tratado pela Teoria dos Sistemas Complexos. A abordagem neoclássica tradicional, ao partir de pressupostos bastante restritivos sobre os agentes e os mercados, não é capaz de fornecer explicações plausíveis aos vários problemas econômicos da vida real. Ao desconsiderar a dinâmica dos fenômenos econômicos, essa abordagem foi incapaz de incorporar os aspectos do processo de inovação e mudança tecnológica. A abordagem evolucionária, nesse sentido, ao considerar a racionalidade limitada, incerteza e heterogeneidade presente em ambientes que exibem inovação, foi capaz de fornecer um tratamento mais próximo da realidade. A inovação é, então, entendida como uma mudança descontínua que altera as condições estruturais gerando desenvolvimento, progresso e evolução no sistema. Já abordagem dos sistemas complexos, ao apresentar um arcabouço não reducionista e que se fundamenta sobre uma perspectiva evolucionária e sistêmica, concebe a economia como um sistema composto por agentes heterogêneos que interagem entre si. Apesar do ambiente de incerteza nas decisões tomadas, os agentes procuram se adaptar às informações recebidas do meio e se auto-organizarem gerando com isso novos padrões de auto-ordenamento e estruturas emergentes. A modelagem, nesse sentido, tem por principal objetivo descobrir as propriedades emergentes resultantes da interação entre os agentes no sistema. Por fim chega-se a conclusão de que as inovações tecnológicas apresentaram resultados mais satisfatórios e mais condizentes quando analisadas dentro dessa perspectiva agent-based. / The purpose of this dissertation is to discuss how processes of technological innovation are analyzed by Complex Systems Theory. Traditional neoclassical approach is unable to provide plausible explanations of a number of real world economic issues, as it starts from very restrictive assumptions on agents and markets. By neglecting economic phenomena dynamics, it has been unable of comprehend some aspects of innovation and technical change processes under its purview. Evolutionary economics, by taking issues such as bounded rationality, uncertainty and heterogeneity in environments with innovation, has been better positioned to afford a closer-to-reality treatment. In this approach, innovation is seen as a disruptive change that alters the system’s structural conditions, generating development, progress, and evolution. Accordingly, the complex systems approach, by furnishing a non-reductionist framework and in being supported on an evolutionary and systemic perspective, conceives the economy as a system composed by interactions among heterogeneous agents. Nevertheless uncertainty in the decision-making process, yet the agents endeavors to adapt to information coming from the environment and to self-organize. In doing so, they generate new patterns of self-ordained emerging structures. Modeling techniques, in this sense, aim primarily to uncover emerging properties resulting from agents’ interaction in the system. The main conclusion is that technological innovations are more successfully and more cogently described when analyzed from this agent-based perspective.