Submitted by Flávio Tomimori Muto (tomi_muto@yahoo.com) on 2015-08-26T21:10:36Z No. of bitstreams: 1 Flavio Muto Dissertação MPFE _ago15.pdf: 591570 bytes, checksum: 378e72c94583096ec3b89234270a9ee8 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-08-26T22:27:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Flavio Muto Dissertação MPFE _ago15.pdf: 591570 bytes, checksum: 378e72c94583096ec3b89234270a9ee8 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-27T13:13:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Flavio Muto Dissertação MPFE _ago15.pdf: 591570 bytes, checksum: 378e72c94583096ec3b89234270a9ee8 (MD5) Previous issue date: 2015-08-04 / The unemployment rate in Brazil has suffered significant reduction from the beginning of the twenty-first century to end of 2014. However, this significant reduction was not accompanied by the expected economic growth. Thus, it appears that although the unemployment rate has been reduced, people were not necessarily working or producing. This study will try to understand the factors that influenced this low unemployment trend by influencing the labor force and the number of employees hired in the formal market, which will approach the supply and the demand for labor. In other words, it intends to check the variables that have influence in a possible reduction of labor supply, as well as an increased demand for labor, that resulted in a reduction in the unemployment rate. We will consider income, transfer, education and economic growth variables in the analysis. Based on a vector error correction model (VEC) it is intended to identify variables that actually affect the outlook of unemployment. / A taxa de desemprego no Brasil sofreu redução significativa do começo do século XXI até o fim do ano de 2014. No entanto, esta redução significativa não foi acompanhada do esperado crescimento econômico disposto na teoria. Desta forma, constata-se que embora a taxa de desemprego tenha se reduzido, não necessariamente as pessoas estavam trabalhando e produzindo. Procurará se entender os fatores que influenciaram esta trajetória de redução da taxa de desemprego por meio de influência na PEA e no número de admissões de empregados, que aproximaremos à oferta e à demanda por mão de obra. Ou seja, pretende-se verificar as variáveis que influenciaram uma possível redução da oferta de trabalho, assim como uma maior demanda por trabalho, resultantes em uma redução da taxa de desemprego. Serão consideradas variáveis de renda, de transferência de renda, de educação e de crescimento econômico na análise das influências da baixa taxa de desemprego. Com base em um modelo vetor de correção de erros (VEC) pretende-se identificar quais variáveis efetivamente afetaram o panorama do desemprego.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:31:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo Dutra Costantin.pdf: 1161497 bytes, checksum: 80c40c8fcef9308bff7d9389b7a7a3f0 (MD5) Previous issue date: 2007-11-09 / Instituto Presbiteriano Mackenzie / The current work aims to provide an inquiry into the causes of productivity increase observed in the Brazilian agricultural sector from the 1970s till the early years of the 2000s. Its working hypothesis is that gains in productivity are explained by factors like increased rural credit, research (technology), tractors, fertilizers and pesticides. More specifically, it analyses and estimates the impact of each of the foregoing variables on the trajectory of agriculture productivity increase in the period under study. In order to accomplish these tasks, we built up a database that gathered the relevant information for subsequent parametric (as well as non-parametric) estimation of the above specified explanatory variables. The first stage of the research consists of developing a conceptual analysis of the term productivity that fits well with neoclassical microeconomic theory and allows for a systematic explanation based on items like production function, cost function and technical progress. The second stage scrutinizes the properties of parametric and non-parametric research methods underlying the overall study. The third part specifies the selected techniques in tune with the available information. They refer to Data Envelopment Analysis (DEA), Cobb-Douglas Production Function, Translog Production Function and Model of Error Correction Vector. The DEA model suggests that there has been an improvement of technical efficiency as well as room for technological progress throughout the last three decades. Based on the Cobb Douglas model, we found out that the three main factors explaining productivity gains in the sector are harvest area, credit and investment. The Translog production function suggests neutrality of technical progress relative of factor employment over time and a positive effect on production. Additionally, it suggests that reduction of cultivated area,rural credit, pesticide and increase of employment of limestone (calcario)contributes to technical progress. Finally, the model of vector error correction identified that rural credit and R&D yield positive effects on agricultural productivity. / Esta tese constata que a agricultura brasileira apresentou ganhos de produtividade ao longo das décadas de 1970, 1980, 1990 e nos primeiros anos da década de 2000 em decorrência da utilização de fatores como crédito agrícola, pesquisa, maior número de tratores, fertilizantes, corretivos e defensivos agrícolas. Desse modo, procura-se analisar e mensurar a influência dessas variáveis sobre a produtividade agrícola. Para tanto, foi elaborado um banco de dados contendo as informações que serviram de base para a realização de estimativas paramétricas e não-paramétricas para buscar as evidências do impacto desses fatores sobre o aumento da produtividade agrícola. A primeira etapa do trabalho consistiu em definir o conceito de produtividade, em conformidade com a teoria microeconômica neoclássica, para instrumentalizar a explicação este fenômeno, a partir dos conceitos de função de produção, função custo e progresso técnico. A segunda etapa consistiu na avaliação das propriedades dos métodos paramétricos e não paramétricos a serem utilizados. A etapa seguinte implicou a definição das técnicas a serem empregadas, em função da disponibilidade de informações. Assim, foram selecionadas as seguintes técnicas: o Data Envelopment Analysis (DEA), a Função de Produção Cobb-Douglas, a Função de Produção Translog e o Modelo de Vetor de Correção de Erros. O modelo DEA indicou a existência, ao longo de um período de trinta anos, de melhora tanto da eficiência técnica quanto do progresso tecnológico. O modelo de Cobb-Douglas identificou como principais fatores que contribuíram para o aumento da produtividade neste período a área colhida e os créditos de custeio e investimento. A função de produção Translog identificou que o progresso técnico permaneceu neutro, no tempo, em relação ao emprego de fatores, tendo apresentado efeito positivo sobre a produção. Verificou, ainda, que as reduções da área colhida, do crédito agrícola e do uso de defensivos, assim como o aumento da quantidade empregada de calcário, contribuíram positivamente para o progresso técnico. Por fim, o Modelo de Vetor de Correção de Erros identificou nas variáveis crédito agrícola e pesquisa e desenvolvimento efeitos positivos para o aumento da produtividade agrícola.