Abstract This paper analyzes the determinants of green technological competences based on patent data across Brazilian regions between 2000 and 2020, focusing on the influence of green employment and specialization in natural resource-based sectors. Conditional and unconditional quantile regression approaches are employed to capture regional heterogeneity across the distribution of technological performance. The results indicate that the share of green employment is negatively and significantly associated with green technological competences at several points along the distribution, suggesting that such jobs tend to be concentrated in low-tech activities. In turn, natural natural-resource based sectors show positive effects at specific quantiles which indicates that, under certain conditions, a natural resource-based economy can stimulate environmental innovation. However, these effects are not generalized, highlighting the importance of public policies and institutional arrangements that support productive transformation and the strengthening of local technological capabilities.
Resumo Este artigo estima o efeito causal da autorização para cobrança de bagagem despachada, introduzida no Brasil em 2017, sobre as tarifas aéreas domésticas entre 2012 e 2023. Utiliza-se um modelo de diferenças-em-diferenças combinado a um estudo de evento dinâmico, com a tarifa média por quilômetro (em log) como variável dependente, permitindo comparabilidade internacional e controle da heterogeneidade das rotas. Os modelos incluem controles estruturais, operacionais e macroeconômicos, além de efeitos fixos e erros-padrão clusterizados em duas dimensões. Os resultados indicam um choque competitivo inicial, com redução entre 5% e 7% nas tarifas brasileiras no curto prazo, compatível com ajustes de price unbundling. Contudo, os efeitos não persistem: há recomposição tarifária no médio prazo e, no longo prazo, aumentos entre 3% e 4%, sugerindo internalização de receitas acessórias e estratégias alinhadas à estrutura oligopolista do setor. Testes de robustez confirmam a consistência dos achados, indicando que a política alterou preços apenas de forma transitória.
Este estudo investiga o impacto do Programa Bolsa Família (PBF) em três desfechos: a probabilidade de estar empregado, a probabilidade de ter carteira de trabalho assinada e a quantidade de horas trabalhadas. Utilizando o método Causal Forest e dados do segundo trimestre de 2023 da PNAD Contínua, os resultados mostram que beneficiários do PBF têm menor probabilidade de estar empregados, especialmente em empregos formais, e trabalham menos horas semanalmente. Os efeitos variam entre grupos. Mulheres, indivíduos com 30 anos ou mais e residentes urbanos são os mais afetados, com maiores reduções na formalização e nas horas trabalhadas.
Propomos um Agent-Based Model (ABM) que representa em linhas gerais o ambiente estratégico de ganho de reputação induzido pelo Ranking Top 5 (RT-5) de curto prazo para a inflação medida pelo IPCA da Pesquisa Focus realizada pelo BCB. Para tanto, tratamos a formação de expectativas de inflação como um processo de escolha discreta de estratégias de previsões, no qual os agentes possuem o incentivo de escolher ao longo do tempo a melhor estratégia de previsão pelo ganho de reputação oriundo do RT-5. Com base no ABM proposto, verificamos que o sistema de expectativas de mercado torna-se mais eficaz com respeito à previsão da inflação na presença do RT-5 de curto prazo da Pesquisa Focus, quando comparado ao caso em que não se considera o incentivo de ganho de reputação gerado pelo RT-5. Os resultados das simulações computacionais mostraram também que, em geral, o ABM proposto consegue gerar propriedades agregadas das expectativas de inflação medida pelo IPCA dos agentes participantes, detectadas na literatura empírica, entre estas a persistente heterogeneidade destas expectativas.
Muitas adolescentes abandonam a escola durante a gravidez ou após o nascimento de um filho, o que compromete sua trajetória educacional e pode, posteriormente, dificultar a sua inserção no mercado de trabalho. Diante disso, este estudo tem por objetivo analisar os efeitos da gravidez na adolescência sobre a educação (conclusão do ensino médio e superior) e mercado de trabalho (salário/hora e formalidade). Para tanto, foram utilizados os dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2019, aplicando o método Propensity Score Matching (PSM). As evidências mostraram que engravidar durante a adolescência reduz as chances de concluir o ensino superior e tem um efeito negativo sobre o salário/hora, em comparação com mulheres que engravidaram na fase adulta. Quando o grupo de controle é composto por mulheres que nunca engravidaram, os efeitos negativos sobre as variáveis do mercado de trabalho tornam-se ainda mais acentuados para aquelas que engravidaram na adolescência, reduzindo as chances de inserção no mercado formal e os níveis salariais.
