Componentes da produtividade total de fatores e sua influência na desigualdade de renda dos países: 1960-2000

O estudo apresenta uma abordagem nova e alternativa dentro da literatura empírica que trata do crescimento econômico e da desigualdade da distribuição de renda. Ao se filiar ao arcabouço teórico e prático da Análise de Fronteira Estocástica ¿ AFS, o estudo analisa, inicialmente, os efeitos de evolução da produtividade total de fatores, PTF, e de suas componentes (eficiência técnica, progresso tecnológico, eficiência de escala e eficiência alocativa) sobre o crescimento econômico. Em específico, avalia em que medida as diferenças de padrões de desenvolvimento tecnológico dos países condicionam o crescimento. Após tratar da evolução da desigualdade da distribuição do produto por trabalhador de dois grupos de países, denominados desenvolvidos e em desenvolvimento, relaciona a medida de desigualdade L de Theil com as componentes da PTF e mostra que não há convergência das rendas per capita desses grupos de países porque o hiato tecnológico entre eles aumentou ao longo do tempo. Por fim, identifica o papel do progresso tecnológico na dinâmica da distribuição de renda dentro dos países, recuperando a idéia fundamental de Kuznets de que ele (o progresso tecnológico) é o motor do desenvolvimento, e conclui que avanços tecnológicos têm efeitos mais gerais sobre as economias: além de promover o crescimento econômico, também têm reflexos diretos sobre a produtividade do trabalho, e conseqüentemente sobre os salários, com resultados mais eqüitativos da distribuição da renda.

Changes in test scores distribution for students of the fourth grade in Brazil: a relative distribution analysis for the years 1997 to 2005

To assess the quality of school education, much of educational research is concerned with comparisons of test scores means or medians. In this paper, we shift this focus and explore test scores data by addressing some often neglected questions. In the case of Brazil, the mean of test scores in Math for students of the fourth grade has declined approximately 0,2 standard deviation in the late 1990s. But what about changes in the distribution of scores? It is unclear whether the decline was caused by deterioration in student performance in upper and/or lower tails of the distribution. To answer this question, we propose the use of the relative distribution method developed by Handcock and Morris (1999). The advantage of this methodology is that it compares two distributions of test scores data through a single distribution and synthesizes all the differences between them. Moreover, it is possible to decompose the total difference between two distributions in a level effect (changes in median) and shape effect (changes in shape of the distribution). We find that the decline of average-test scores is mainly caused by a worsening in the position of all students throughout the distribution of scores and is not only specific to any quantile of distribution.

The determinantss of foreign direct investment distribution among the Brazilian states

O Investimento Estrangeiro Direto (IED) tem desempenhado um papel importante no esforço do Brasil para tornar-se uma economia orientada para o mercado. De 1995 a 2012 o Brasil recebeu $ 511.5 bilhões de dólares em IED. Em 2012, o Brasil foi o segundo país em desenvolvimento que mais recebeu IED e o quarto no mundo (UNCTAD).Devido à concentração geográfica, os estados brasileiros que são consideravelmente menos desenvolvidos e mais pobres, são aqueles que mais precisam de investimentos e que no entanto, não têm sido receptores relevantes de IED. Em 2010, os estados com os maiores estoques de IED foram São Paulo, com 42,3 por cento do total ($ 99,9 bilhões de dólares), Rio de Janeiro com 13,3 por cento ($ 31,4 bilhões de dólares) e Minas Gerais com 10,6 por cento do total ($ 25,1 bilhões de dólares). Como pode ser observado, apenas três dos vinte e sete estados brasileiros receberam cerca de 66 por cento do total de IED destinado ao Brasil.Dada tal diferenciação na distribuição de IED entre os estados brasileiros, o presente estudo busca explicar se o benefício tributário também é determinante para o fluxo de IED, além das demais variáveis já consideradas como determinantes em outros estudos. Dada a limitação de dados, realizamos duas análises econométricas com dados em painel: 1. Usando seis variáveis chaves: tamanho do mercado consumidor, a qualidade da mão de obra, infraestrutura, custo da mão de obra, carga tributária e benefício tributário (por macro regiões), nos anos de 1995, 2000, 2005 and 2010; 2. Usando cinco variáveis: as mesmas do primeiro modelo, excluindo o custo da mão de obra (por falta de dados) e utilizando os dados de benefício tributário por estado, nos anos de 2010, 2011 e 2012.