Esta dissertação tem como objetivo analisar comparativamente oito indicadores estruturais das indústrias brasileiras de alta e baixa tecnologia entre 1996 e 2011. Os oito indicadores estruturais são: margem de custos de operação, margem de custos de matérias-primas, margem de custos de trabalho, margem de custos de produção, produtividade do trabalho, margem líquida de excedente, margem de lucro da produção e mark-up. Para a divisão dos setores em alta ou baixa tecnologia foi utilizada a classificação proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Para os dados da análise foi utilizada a Pesquisa Industrial Anual do IBGE. Inicialmente é retomado um breve histórico da evolução industrial no Brasil. Após é feita uma análise de estudos semelhantes. Na parte seguinte é feita uma explicação da metodologia utilizada na pesquisa. Em seguida é realizada uma análise de dados complementares para a análise dos indicadores estruturais. No capítulo seguinte é analisado efetivamente os indicadores estruturais, comparando os grupos de alta e baixa tecnologia e também a análise individual dos setores que formam cada grupo tecnológico. Por fim, resume-se os resultados encontrados no último capítulo. / This dissertation aims to analyze comparatively eight structural indicators of brazilian industries of high and low technology between 1996 and 2011. The eight structural indicators are: margin of operating costs, margin costs of raw materials , labor cost margin, margin production costs, labor productivity, net margin of surplus, profit margin of production and mark-up. To the division of sectors in high or low technology was used the classification proposed by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). For the data analysis was used the Annual Industrial Survey of IBGE. Initially was resumed a brief history of industrial development in Brazil. After is performed a review of similar studies. The next part was an explanation of the methodology used in the research. Then is performed an analysis of additional data for the analysis of structural indicators. The next chapter is effectively analyzed the structural indicators, comparing the groups of high and low technology and also the individual analysis of the sectors that form each technology group. Finally, it summarizes the results in the last chapter.

Esta dissertação tem como objetivo analisar comparativamente oito indicadores estruturais das indústrias brasileiras de alta e baixa tecnologia entre 1996 e 2011. Os oito indicadores estruturais são: margem de custos de operação, margem de custos de matérias-primas, margem de custos de trabalho, margem de custos de produção, produtividade do trabalho, margem líquida de excedente, margem de lucro da produção e mark-up. Para a divisão dos setores em alta ou baixa tecnologia foi utilizada a classificação proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Para os dados da análise foi utilizada a Pesquisa Industrial Anual do IBGE. Inicialmente é retomado um breve histórico da evolução industrial no Brasil. Após é feita uma análise de estudos semelhantes. Na parte seguinte é feita uma explicação da metodologia utilizada na pesquisa. Em seguida é realizada uma análise de dados complementares para a análise dos indicadores estruturais. No capítulo seguinte é analisado efetivamente os indicadores estruturais, comparando os grupos de alta e baixa tecnologia e também a análise individual dos setores que formam cada grupo tecnológico. Por fim, resume-se os resultados encontrados no último capítulo. / This dissertation aims to analyze comparatively eight structural indicators of brazilian industries of high and low technology between 1996 and 2011. The eight structural indicators are: margin of operating costs, margin costs of raw materials , labor cost margin, margin production costs, labor productivity, net margin of surplus, profit margin of production and mark-up. To the division of sectors in high or low technology was used the classification proposed by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). For the data analysis was used the Annual Industrial Survey of IBGE. Initially was resumed a brief history of industrial development in Brazil. After is performed a review of similar studies. The next part was an explanation of the methodology used in the research. Then is performed an analysis of additional data for the analysis of structural indicators. The next chapter is effectively analyzed the structural indicators, comparing the groups of high and low technology and also the individual analysis of the sectors that form each technology group. Finally, it summarizes the results in the last chapter.

Esta dissertação tem como objetivo analisar comparativamente oito indicadores estruturais das indústrias brasileiras de alta e baixa tecnologia entre 1996 e 2011. Os oito indicadores estruturais são: margem de custos de operação, margem de custos de matérias-primas, margem de custos de trabalho, margem de custos de produção, produtividade do trabalho, margem líquida de excedente, margem de lucro da produção e mark-up. Para a divisão dos setores em alta ou baixa tecnologia foi utilizada a classificação proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Para os dados da análise foi utilizada a Pesquisa Industrial Anual do IBGE. Inicialmente é retomado um breve histórico da evolução industrial no Brasil. Após é feita uma análise de estudos semelhantes. Na parte seguinte é feita uma explicação da metodologia utilizada na pesquisa. Em seguida é realizada uma análise de dados complementares para a análise dos indicadores estruturais. No capítulo seguinte é analisado efetivamente os indicadores estruturais, comparando os grupos de alta e baixa tecnologia e também a análise individual dos setores que formam cada grupo tecnológico. Por fim, resume-se os resultados encontrados no último capítulo. / This dissertation aims to analyze comparatively eight structural indicators of brazilian industries of high and low technology between 1996 and 2011. The eight structural indicators are: margin of operating costs, margin costs of raw materials , labor cost margin, margin production costs, labor productivity, net margin of surplus, profit margin of production and mark-up. To the division of sectors in high or low technology was used the classification proposed by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). For the data analysis was used the Annual Industrial Survey of IBGE. Initially was resumed a brief history of industrial development in Brazil. After is performed a review of similar studies. The next part was an explanation of the methodology used in the research. Then is performed an analysis of additional data for the analysis of structural indicators. The next chapter is effectively analyzed the structural indicators, comparing the groups of high and low technology and also the individual analysis of the sectors that form each technology group. Finally, it summarizes the results in the last chapter.

La compréhension des écoulements préférentiels dans la zone non saturée en fond de bassins d’infiltration est une condition préalable à une gestion optimale de ces ouvrages. Le basin d’infiltration étudié repose sur un dépôt fluvioglaciaire hétérogène constitué d’un lithofaciès majoritaire contenant des lentilles de sable et de gravier. Une étude géophysique (radar) a permis de caractériser cette hétérogénéité sédimentologique le long de radar-grammes (sections de quelques mètres de profondeurs et de plusieurs dizaines de mètre de long). Les écoulements ont été modélisés pour toutes ces sections ainsi qu’une section fictive remplie uniquement du lithofaciès majoritaire (témoin) et pour divers évènements pluvieux type incluant une chronique météorologique complète. Les résultats montrent clairement que l'hétérogénéité lithologique a un effet significatif sur l’écoulement avec la mise en place d’écoulements hétérogènes du fait de phénomènes de barrière capillaire au niveau des lentilles de sable et de gravier en non-saturé. Cet effet se répercute sur les chemins de l’eau dans le dépôt et sur les flux en surface (infiltration et ruissellement). Les résultats montrent aussi que cet effet dépend fortement de la section considérée. La variabilité spatiale de l’hétérogénéité lithologique induit donc une variabilité spatiale des écoulements préférentiels. Certains paramètres architecturaux et géométriques relatifs à l’hétérogénéité lithologique ont été proposés pour expliquer l’effet de l’hétérogénéité lithologique sur les écoulements préférentiels, de sorte à proposer une première tentative de modélisation des écoulements à méso-échelle. / Understanding preferential flows in the vadose zone is a prerequisite for a proper management of infiltration basins. The studied infiltration basin lies on a strongly heterogeneous glaciofluvial deposit made of a predominant lithofacies that embeds lenses of sand and gravel. Geophysics (GPR) were used to characterize the lithological heterogeneity along radar-grammes (sections few meters deep and dozens of meters long). Flow was modelled for all these sections and compared to a synthetic section filled only with the predominant lithofacies (control). Numerical results show that, under unsaturated conditions, the lithological heterogeneity has a strong impact on flow with the establishment of preferential flows induced by capillary-barrier effects in the vicinity of lenses of sand and gravel. These effects have also consequences on water fluxes at surface (infiltration and runoff) and depend strongly on the section considered for numerical modelling. It can thus be concluded that the spatial variability of lithological heterogeneity induces a spatial variability of preferential flow. Geometrical and architectural parameters were defined to quantity lithological heterogeneity and link it to preferential flows, with the aim to propose a first step towards modelling flow in the basin at the meso-scale. / O entendimento do fluxo na zona não saturada em formações heterogêneas é um prérequisito para uma gestão adequada de poluentes em bacias de infiltração inseridas nessas formações. Este estudo aborda o efeito da heterogeneidade litológica nos processo de escoamento numa bacia de infiltração com geologia inserida num depósito fluvioglacial. A bacia de infiltração é a Bacia Django Reinhardt, existente em Lyon. Esta bacia foi objeto de vários estudos que demonstraram algumas avaliações do impacto da heterogeneidade do solo. Os objetivos desses trabalhos foram todos baseados apenas no estudo sedimentológico de uma trincheira. Nenhum estudo abordou a potencial variabilidade espacial dos atributos do solo. Neste trabalho, foi modelizado o fluxo na zona vadosa através de três casos: drenagem interna, infiltração de água durante um evento de precipitação pluviométrica constante e solicitação hidrológica a partir de um fluxo variável escoamento superficial. Estes cálculos foram realizados para várias seções, que foram previamente caracterizadas quanto a sua heterogeneidade estrutural usando a técnica não destrutiva do GPR com uma frequência de 200MHz e 100MHz. O comportamento hidráulico dessas seções foi comparado com a de uma seção homogênea. Foi comparada o efeito da resolução da imagem nas estimativas das variáveis de fluxo. Alguns indicadores arquiteturais, geométricos e texturais foram propostos para esclarecer e avaliar a variabilidade espacial do efeito da heterogeneidade do solo sobre o fluxo em condições não saturadas. Os resultados mostram claramente que a heterogeneidade gera impactos nas variáveis de fluxo em condições não saturadas. Os impactos dependem da seção considerada.Os resultados mostram também que: a) a heterogeneidade estrutural do subsolo na meso-escala apresenta um efeito sobre a geração de escoamento preferencial e isso independe do tipo de solicitação aplicada na seção; b) O efeito da heterogeneidade se mostrou independentende das condições de contorno aplicadas na superfície; c) Nos períodos de ocorrência de chuvas intensas quem controla o comportamento das variáveis de fluxo é a intensidade de precipitação. No entanto, nos períodos em que ocorre ausência de precipitação, as variáveis de fluxo são controladas pela heterogeneidade da zona não saturada; d) A utilização de diferentes frequências influencia na estimativa das variáveis de fluxo. Isso é decorrente do impacto na quantificação da heterogeneidade decorrente do efeito da resolução de cada antena; e) Os indicadores não apresentaram relação direta com as variáveis de fluxo estudadas. Isso demonstra que o efeito da heterogeneidade não pode ser explicado por um único fator, mas por um conjunto de fatores.