Dinâmica espacial e temporal da inovação no estado de São Paulo: uma análise das externalidades de diversificação e especialização

Montenegro, Rosa Livia Gonçalves; Gonçalves, Eduardo; Almeida, Eduardo Simões de

doi:10.1590/s0101-41612011000400004

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“…Esses estudos impulsionaram um outro grupo de trabalhos, como os de Montenegro e Betarelli Júnior (2009), Montenegro et al 2011, Gonçalves e Fajardo (2011) e Araújo (2014), que procuraram avaliar quais fatores influenciam a distribuição espacial das atividades inovativas no Brasil. Ou seja, quais são os determinantes da atividade inovativa nas regiões brasileiras (Araujo, 2014;Gonçalves;Fajardo, 2011;Betarelli Junior, 2009;Gonçalves;Almeida, 2011).…”

Section: Fatores Locacionais Da Inovaçãounclassified

“…A inovação local está diretamente ligada às inovações dos municípios vizinhos, o que demonstra a importância dos transbordamentos de conhecimento para a inovação. Para Montenegro et al (2011), a presença de sistemas locais de produção, tanto especializados como diversificados, é importante para o fomento à inovação.…”

Section: Fatores Locacionais Da Inovaçãounclassified

“…Os principais resultados encontrados mostram que, no nível regional, os gastos em P&D, os transbordamentos de conhecimento, a aglomeração, a diversificação da estrutura produtiva local e a cooperação entre empresas locais e universidades são fatores que impulsionam a inovação regional. Em grande parte, esses resultados confirmam, para o caso brasileiro, os resultados de estudos semelhantes realizados em países desenvolvidos (Araujo, 2014;Betarelli Junior, 2009;Gonçalves;Almeida, 2011). Porém, este trabalho utiliza medidas diretas de inovação, como os gastos em P&D e a taxa de inovação das microrregiões, ao invés de proxies, para avaliar os insumos inovativos e os resultados da inovação no nível regional.…”

Section: Considerações Finais E Implicações Políticasunclassified

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Dinâmica territorial da inovação no Estado de São Paulo: uma análise a partir dos dados regionalizados da PINTEC

2020

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Resumo Este trabalho examina a geografia da inovação no estado de São Paulo. Seu objetivo é investigar se fatores territoriais, tais como gastos em P&D, transbordamentos de conhecimentos e aglomeração urbana, afetam a inovação no nível regional. Para isso, foram utilizados dados regionalizados da Pesquisa Industrial de Inovação Tecnológica (PINTEC/IBGE) sobre a inovação no nível das microrregiões do estado de São Paulo e adotado um modelo baseado na função de produção do conhecimento aplicado às regiões. Os resultados mostram que os esforços inovativos locais e os transbordamentos de conhecimentos são fatores territoriais que afetam a inovação nas regiões. Além disso, regiões de maior densidade urbana e com estrutura produtiva local mais diversificada apresentam maior crescimento da taxa de inovação. O trabalho apresenta novas evidências empíricas sobre o papel dos fatores locacionais no fomento à inovação no Brasil, por meio da utilização de medidas diretas de insumos inovativos, como gastos em P&D e de resultados da inovação medida pelas empresas inovativas.

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Section: Fatores Locacionais Da Inovaçãounclassified

Section: Considerações Finais E Implicações Políticasunclassified

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Dinâmica territorial da inovação no Estado de São Paulo: uma análise a partir dos dados regionalizados da PINTEC

2020

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“…Mesmo assim, as regiões de São Paulo e Campinas respondem pela maior parte das invenções do país. Em geral, o padrão de distribuição regional das atividades de ciência, tecnologia e inovação ocorre ao longo do eixo das principais rodovias do estado e no entorno de áreas metropolitanas como São Paulo e Campinas, além de outras regiões que possuem forte presença de instituições de ensino e pesquisa (SUZIGAN et al, 2006;MASCARINI, 2012;MONTENEGRO;GONÇALVES;ALMEIDA, 2011). Gonçalves (2007) apresenta uma análise exploratória de dados espaciais sobre os depósitos brasileiros de patentes per capita para o período 1999-2001, com o intuito de conhecer a distribuição geográfica da inovação, ao nível de microrregiões geográficas brasileiras.…”

Section: Revisão Da Literaturaunclassified

Hierarquia e concentração na distribuição regional brasileira de invenções por tipos de tecnologias

Rodriguez

Gonçalves

2017

Rev. Bras. Inov.

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Este artigo propõe uma classificação das regiões brasileiras em função de suas competências tecnológicas, as quais são identificadas por classes tecnológicas, segundo a International Patent Classification – IPC, presentes nos depósitos de patentes (BADEPI/INPI) no período 2000-2011. A classificação é baseada em três indicadores: coeficiente de Zipf, índice de Gini e estatística I de Moran. Os resultados indicam que o grau de hierarquia e concentração em regiões é menor em tecnologias de química de alimentos, engenharia mecânica e civil, sendo tais tecnologias mais presentes em regiões menos centrais. Por outro lado, as tecnologias de engenharia elétrica e telecomunicações, biológicas e nanotecnologias apresentam um grau de hierarquia e concentração maior, sendo dominadas por São Paulo, Campinas e Rio de Janeiro. Os padrões de aglomeração indicam a existência de associação espacial positiva destas tecnologias no Sudeste e Sul do Brasil, em particular nas capitais dos estados e na região de Campinas.

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“…No período de 1997 a 2012, exportou de 500 a 11400 m 3 ano -1 de água com produtos agrícolas processados (Silva et al, 2016). São Paulo é o principal centro econômico do país, tanto pela presença e concentração de atividades, como também por destacar-se na área de inovação (Montenegro et al, 2011), representando 35% do ICMS e 12% do PIB nacional (IBGE, 2011;SEFA, 2015).…”

Section: Revisão De Literaturaunclassified

Processos hidrobiogeoquímicos de carbono e nitrogênio em diferentes usos da terra nas mesobacias dos rios Jaguari e Camanducaia

Costa¹

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Hydrobiogeochemical processes of carbon and nitrogen in different land uses in the Jaguari and Camanducaia rivers watershed The objective was to understand the effect of changes in land use on the distribution and transport of carbon and nitrogen in rivers of different orders in the Jaguari and Camanducaia river basins. The Jaguari River has the Camanduacia River as one of its main tributaries, and is an important supplier of the "Cantareira" reservoir system, which supplies about six million inhabitants of the Metropolitan Region of São Paulo, Brazil. In each medium-sized basin, a hydrological one-year study was initiated in January 2015 to monitor water quality parameters such as pH, electrical conductivity (CE), dissolved oxygen and percentage (OD), organic and inorganic carbon dissolved (DOC; DIC), total nitrogen (TN), air and water temperature (T ºC), and flow rate (Q) were determined by the inorganic organic matter (DOC and DIC), nitrate (NO3-), ammonium (NH4 +), nitrite (BOD), excess of CO2 (Excess-CO2), apparent oxygen used (AOU) for the analysis of river metabolism, δ 13 C and δ 15 N to understand the origin of the particulate organic material. For this purpose, 19 sampling stations were selected along the channels of the Camanducaia River (8 stations) and Jaguari (11 stations), two stations in their main tributaries Mosquito and Camanducaia Mineiro, respectively, and two stations in small streams in the headwater of the Jaguari and Camanducaia watersheds. The exportation of elements by the Jaguari river basin was evaluated by the fluxes of carbon, nitrogen and particulate matter in fine and coarse. No anaerobic characteristics were observed in the Jaguari and Camanducaia rivers, although events occurred in which Excess-CO2 exceeded 250 μM. CE varied from 15 to 156 μS cm-1 in the Jaguari River and from 27 to 175 μS cm-1 in the Camanducaia River. The sample points of preserved areas were on average 5.8 and 3.7 times lower, than in the downstream points in the Jaguari and Camanducaia rivers, respectively. The ACP reduced the 9 variables related to the spatial variation of the carbon in 2 components, with a high level of explanation (p<0.05), called water quality (69.5%) and river metabolism (16%). The points downstream of the rivers were highly correlated with each other, and with the chemical variables (DOC, DIC and BOD) and number of inhabitants. For nitrogen dynamics related to land use, covariates such as EC, NOD, NH4 +-N, TR and Q, were related to oxidative processes and were good predictors for nitrate. There was a variation of NO3-N between 3 and 139 μM in the Jaguari River and 3 to 199 μM in the Camanducaia River, obtaining a positive correlation with EC (r=0.7), NOD (r=0.3) and inverse OD (r=-0.2). Thus, the different zones (headwater, middle strecth and downstream) of the basin of the Jaguari River influenced the distribution of carbon and nitrogen and these are associated with the type of land use, changing the origin of N and C sources of particulate organic matter.

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Dinâmica espacial e temporal da inovação no estado de São Paulo: uma análise das externalidades de diversificação e especialização

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