Crescimento, fronteira tecnológica e a hipótese da relatividade do capital humano

Orientador: Maria Ester Soares Dal Poz === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Economia === Made available in DSpace on 2018-08-19T09:42:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rocha_LeonardoAndrade_D.pdf: 2305454 bytes, checksum: 1e93d9727c225cef42402e8a5886c1ec (MD5) Previ...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Rocha, Leonardo Andrade, 1982-
Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Format: Others
Language:Portuguese
Published: [s.n.] 2011
Subjects:
Online Access:ROCHA, Leonardo Andrade. Crescimento, fronteira tecnológica e a hipótese da relatividade do capital humano. 2011. 133 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Economia, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/286022>. Acesso em: 19 ago. 2018.
http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/286022
Description
Summary:Orientador: Maria Ester Soares Dal Poz === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Economia === Made available in DSpace on 2018-08-19T09:42:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rocha_LeonardoAndrade_D.pdf: 2305454 bytes, checksum: 1e93d9727c225cef42402e8a5886c1ec (MD5) Previous issue date: 2011 === Resumo: Nas últimas décadas vários estudos têm enfatizado a importância do capital humano para o desenvolvimento das economias. Entretanto, muitos destes estudos não têm incorporado a idéia de que os diferentes estágios de desenvolvimento importam para que se tenha uma visão acurada do papel do capital humano em tal desenvolvimento. Neste sentido, distintos graus de proximidade com a fronteira condicionam os resultados da política econômica, de forma que os aspectos globais afetam o desempenho de cada economia. Para isto, esta investigação analisou os impactos da política de educação na taxa de progresso tecnológico e no crescimento dos países, conforme o grau de proximidade com a fronteira. As economias mais atrasadas demandam por recursos mais estruturais em relação aos investimentos estratégicos em Ciência, Tecnologia e Inovação (C,T&I). Nesta mesma direção, outros estudos, como Vandenbussche, Aghion e Meghir (2006) e Aghion, Boustan, Hoxby, e Vandenbussche (2009), chegaram a conclusões similares, sinalizando a atualidade do tema. Para esta finalidade, construiu-se um modelo de crescimento schumpeteriano incorporando à produtividade, duas fontes de melhorias adotadas pelas firmas: os componentes de imitação e inovação. O estoque de mão de obra qualificada é alocado nas atividades intensivas de P&D inovadora das firmas. Já o estoque de mão de obra não-qualificada é alocado nos departamentos de implementação de técnicas gerenciais e planejamento já existentes, ou seja, estratégias adaptadas da fronteira. Cada empresário monopolista busca maximizar sua utilidade que é definida pelo consumo esperado menos os custos de contratação da força de trabalho qualificada e não-qualificada. Nas condições de otimização, são construídas duas funções de demanda por cada fator. A demanda do empresário monopolista em cada setor de insumos intermediários é dividida na contratação de mão de obra qualificada e não-qualificada. A função de demanda por fator não-qualificado depende positivamente da distância tecnológica em relação à fronteira. Ou seja, para as economias mais afastadas o trade-off entre C,T&I e os investimentos na criação de oportunidades tecnológicas, vai se tornando mais expressivo à medida em que a distância for aumentando. Para os setores mais avançados, a demanda por mão de obra qualificada pode oferecer um rápido crescimento em relação aos setores mais atrasados. Para mensurar o estoque de qualificação e não-qualificação, foram utilizados os anos de escolaridade para cada nível de ensino: fator não-qualificado - anos de escolaridade média do ensino primário e secundário e; fator qualificado - anos de escolaridade média do ensino superior ou terciário. Este banco de dados é fornecido por Barro e Lee (2000) e é construído considerando uma defasagem de cinco anos entre 1960-2000. No modelo empírico construiu-se uma regressão do ln(PTF), ln(PIB/trabalhador) e das taxas de crescimento do PIB/trabalhador com função dos anos de escolaridade defasados (t-1) e da interação da escolaridade com o coeficiente de distância tecnológica defasado (t-1). As regressões foram estimadas com dados em painel adotando vários métodos computacionais de estimação. As primeiras estimativas revelaram que os anos de escolaridade da educação primária e secundária contribuem para a acumulação do PIB por trabalhador e da PTF nas economias mais afastadas da fronteira tecnológica. Já os anos de escolaridade do ensino superior têm um efeito aumentador do PIB por trabalhador e da PTF nas economias mais próximas da fronteira. Os resultados da tese permitem, então, concluir que o subdesenvolvimento - pelo menos no que se refere à sua face da formação de recursos humanos - apresenta um caráter perverso: aqueles que não estão próximos à fronteira necessitam de esforços ainda maiores para dela se aproximarem === Abstract: In recent years several studies have emphasized the importance of human capital for economic development. However, many of these studies have not incorporated the different stages of development to which the economies are found. In this sense, different degrees of proximity to the technological frontier induce the results of economic policy, so that the global aspects affecting the performance of economies. For this, our research examined the impacts of education policy on the rate of technological progress and the economic growth of countries according to the degree of proximity to the frontier. The most backward economies are demanding more on structural investments in relation to strategic investments in ST&I. In the same direction, other studies such as Vandenbussche, Aghion and Megh (2006) and Aghion, Boustan, Hoxby, and Vandenbussche (2009), reached similar conclusions, indicating the relevance of this research. For this, we constructed a Schumpeterian growth model incorporating on productivity, two sources of improvements adopted by firms: the components of imitation and innovation. The stock of skilled labor is allocated in the innovation activities by firms. Unlike, the stock of labor is unskilled allocated to departments for implementation of management standards and planning, ie, imitation strategies by firms. Each monopolist entrepreneur seeks to maximize its utility function that is defined by expected consumption less costs of hiring skilled labor force and unskilled. Under conditions of maximization are built two demand functions for each factor. The demand of the monopolist entrepreneur in each sector of intermediate inputs is divided in hiring skilled labor and unskilled. The demand function for factor unskilled depends positively on the distance to frontier , ie, to the backward economies, the trade-off between ST & I and investments on technological opportunities (basic infrastructure), becomes the more significant as the distance increases. For the most advanced sectors, the demand for skilled labor can offer a enhanced-growth in relation to the most backward sectors. To measure the stock of skilled and unskilled, were used average years of schooling within each education level: unskilled labor - average years of schooling in primary and secondary level; skilled labor - the average years of schooling in higher education or tertiary level. This database is provided by Barro and Lee (2000) and is built considering the five years between 1960-2000. The estimated model consisted of the regression of ln(TFP), ln(GDP per worker) and the growth rates of GDP per worker with the years of schooling lagged (t-1) and the interaction between schooling and the coefficient of technological gap lagged (t-1). The regressions were estimated with panel data using various computational methods of estimation. Early estimates show that years of schooling of the primary and secondary education contribute to the accumulation of GDP per worker and TFP when the economy is further away from the technological frontier. The estimated parameters showed statistical significance and expected signs with the hypothesis of the investigation. Since the schooling years of higher education (tertiary) have an increased effect of GDP per worker and TFP when the economy approaches the frontier === Doutorado === Desenvolvimento Economico, Espaço e Meio Ambiente === Doutor em Desenvolvimento Economico