A localização da indústria de transformação brasileira nas últimas três décadas

O propósito dessa dissertação é avaliar, numa perspectiva geográfica, os setores industriais no Brasil nas últimas três décadas. Numa primeira instância, o objetivo é verificar o nível de especialização e concentração dos estados brasileiros em termos industriais, utilizando-se os índices de Krugman e Gini, respectivamente. Com os resultados desses dois índices, os estados brasileiros são separados em quatro grupos, segundo o método de grupamento de médias K. Através de um produto interno usual entre o vetor da distribuição da produção industrial dos setores nos estados e vetores de algumas características desses setores (chamado de Viés das Características da Indústria - VCI), verifica-se em que tipos de indústrias os estados estão se especializando e/ou concentrando. Uma análise multivariada de componentes principais é feita com os VCI’s, na qual esses componentes principais são usados para verificar a similaridade dos estados. Sob outra perspectiva, busca-se investigar o nível de concentração geográfico dos setores industriais brasileiros. Para tanto, utilizaram-se o índice Gini e o índice de Venables. Nesse último, a distância entre os estados não é negligenciada para mensuração da concentração. Os setores industriais são separados em três grupos pelo método de grupamento de médias K, no qual as variáveis utilizadas são os componentes principais das características das indústrias. Utilizando outro produto interno, o Viés da Característica dos Estados (VCE), observa-se em que tipo de estados os setores industriais estão se concentrando ou não. Para visualizar como essas duas perspectivas, ou seja, como as características dos estados e das indústrias influenciam a localização dos setores industriais no território brasileiro, um modelo econométrico de dados cruzados de Midelfart-Knarvik e outros (2000) é estabelecido para o caso brasileiro. Neste modelo econométrico, é possível investigar como a interação das características das indústrias e dos estados podem determinar onde a indústria se localiza. Os principais resultados mostram que os fortes investimentos em infraestrutura na década de 70 e a abertura comercial na década de 90 foram marcantes para localização da indústria brasileira.

Concentração nos mercados brasileiros de seguros, previdência e capitalização

Os mercados de seguros regulados pela SUSEP apresentaram queda no número de empresas e elevação no índice de concentração de Herfindahl Hirschman. O que parece um quadro preocupante no âmbito da regulação é atenuado pela diminuição do índice de Gini e outros testes de poder de mercado que não indicam que esta queda no número de empresas tenha tido impacto sobre o nível de preços. Assim como esperado a partir da evidência internacional, a concentração é maior nos mercados de seguros de vida do que nos não-vida. Este fato tem reflexo nos preços, que apresentam patamares mais altos nos seguros de vida, indicando diferença mais substancial entre mercados.

On the positive correlation between income inequality and unemployment

Several empirical studies in the literature have documented the existence of a positive correlation between income inequalitiy and unemployment. I provide a theoretical framework under which this correlation can be better understood. The analysis is based on a dynamic job search under uncertainty. I start by proving the uniqueness of a stationary distribution of wages in the economy. Drawing upon this distribution, I provide a general expression for the Gini coefficient of income inequality. The expression has the advantage of not requiring a particular specification of the distribution of wage offers. Next, I show how the Gini coefficient varies as a function of the parameters of the model, and how it can be expected to be positively correlated with the rate of unemployment. Two examples are offered. The first, of a technical nature, to show that the convergence of the measures implied by the underlying Markov process can fail in some cases. The second, to provide a quantitative assessment of the model and of the mechanism linking unemployment and inequality.

Employing the Components of the Human Development Index to Drive Resources to Educational Policies

A new form of composition of the indicators employed to generate the United Nations Human Development Index (HDI) is presented here. This form of composition is based on the assumption that random errors affect the measurement of each indicator. This assumption allows for replacing the vector of evaluations according to each indicator by vectors of probabilities of being the best or the worst according to such attribute. The probabilistic composition of such probabilities of preference according to each indicator into probabilities of being the best or the worst according to all of them generates indices that may unveil, on one hand, performances to be followed and, on the other hand, extreme conditions that an additive composition would hide. Differences between the results of application of the diverse forms of composition are examined in the case of the HDI and in the case of the districts version of the HDI employed to compare Brazilian municipalities. It is verified that the smallest correlation between the education.