ESPECIALIZAÇÃO E DIVERSIFICAÇÃO DE AGLOMERAÇÕES INDUSTRIAIS: UMA ANÁLISE EMPÍRICA APLICADA ÀS MICRORREGIÕES DO ESTADO DE SÃO PAULO

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1 XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. ESPECIALIZAÇÃO E DIVERSIFICAÇÃO DE AGLOMERAÇÕES INDUSTRIAIS: UMA ANÁLISE EMPÍRICA APLICADA ÀS MICRORREGIÕES DO ESTADO DE SÃO PAULO Renato Garcia (Poli/SP) renato.garcia@poli.usp.br Veneziano de Castro Araújo (Poli/USP) veneziano.araujo@poli.usp.br Suelene Mascarini (Poli/USP) smascarini@gmail.com Este artigo tem como objetivo principal analisar o padrão de especialização regional da estrutura produtiva do estado de São Paulo, por meio de uma aplicação empírica de um índice de especialização regional, o índice de especialização de Krrugman, às microrregiões do estado. Essa aplicação foi realizada à microrregiões do estado de São Paulo, em que a análise do índice de especialização, e sua evolução ao longo do tempo, permitem estabelecer um padrão de especialização regional no estado, resultado das estratégias de localização das empresas. Por meio dessa aplicação, é possível verificar a existência de uma estrutura produtiva especializada ou diversificada, elemento importante para a identificação desses padrões de localização industrial. Além disso, é possível verificar nas estruturas produtivas localizadas, a existência de aglomerações industriais localizadas, conformando a existência de sistemas locais de produção ou APLs como são chamados no Brasil. Palavras-chaves: localização industrial; aglomerações de empresa; organização industrial; APLs

2 Introdução A localização da indústria sempre foi um tema muito importante para a Organização Industrial e consequentemente para a Engenharia de Produção. O modo como se dispõe no espaço as empresas relacionadas a um setor industrial ou mesmo uma cadeia de suprimentos pode ser determinante na obtenção de vantagens competitivas que determinarão o desempenho de uma região ou país. De modo geral, há séries de benefícios relacionados com a concentração da atividade produtiva (ganhos de especialização, transporte, coordenação, entre outros) e, por este motivo, muitos trabalhos buscam medidas que indiquem onde ocorrem estas concentrações. Este trabalho vem alinhar se a esses estudos através da aplicação do índice de krugman. Tornando possível verificar a forma da estrutura produtiva aglomerada de uma região. O estudo foi limitado ao estado de São Paulo por ser possível uma analise mais detalhada e elaborada ao que se refere ao entendimento de cada mesorregião ou microrregião. Porem esse estudo poderá servir de analises de trabalhos posteriores de maior abrangência ou ainda em outras regiões. A artigo está dividido em 4 seções. Na seção seguinte é realizada uma revisão teórica, destacando os principais trabalhos realizados ao que se refere o assunto em questão. Na seção 3 são esboçados as origens dos dados e os principais dados a serem utilizados. Os resultados são apresentados na seção 4. Na 5 seção e ultima segue as principais conclusões do trabalho. 1. Pressupostos conceituais A crescente preocupação verificada na literatura sobre as vantagens da localização das atividades produtivas tem reforçado os pressupostos conceituais, que já estavam presentes nas abordagens clássicas, sobre os benefícios das aglomerações de empresas. Nesse sentido, a análise da localização das atividades produtivas e de inovação tem ressaltado a importância da proximidade geográfica para o fomento de processos de geração e difusão de novos conhecimentos e capacitações entre os agentes econômicos. Essa importância se justifica pela existência de um conjunto de externalidades positivas locais e do elevado escopo para a manutenção de interações deliberadas entre os agentes econômicos localizados em regiões onde se verifica a presença geograficamente concentrada de empresas e de instituições de C,T&I. Essa percepção traz consigo uma importante preocupação acerca da compreensão das relações entre geografia e inovação, inclusive com avanços importantes na construção e na aplicação de indicadores capazes de quantificar a importância da localização geográfica. As relações entre geografia e inovação estão fundadas no pressuposto principal de que existem importantes fluxos de conhecimento, incidentais ou deliberados, que são mediados pelo espaço geográfico em que os agentes estão inseridos. Esses fluxos de conhecimento que se conformam entre os agentes podem fomentar processos de inovação nas empresas, por meio da oferta de um conjunto insumos inovativos que se somam aos esforços de desenvolvimento tecnológico interno das empresas. As discussões acerca da importância da localização industrial remontam ao trabalho pioneiro 2

3 de Marshall, que apontou a importância das externalidades positivas para as empresas localizadas nos distritos industriais ingleses do final do século XIX. Na década de 80, o debate sobre as configurações produtivas localizadas ganhou maior destaque e visibilidade por conta de algumas experiências bem-sucedidas, com destaque especial para distritos industriais italianos e para o Vale do Silício nos Estados Unidos, em que a aglomeração dos produtores foi capaz de proporcionar benefícios importantes aos produtores e aos seus esforços inovativos. No caso do Vale do Silício, como apontou Saxenian (1994), o desenvolvimento das empresas aglomeradas foi fomentado pela existência de uma vasta infra-estrutura local de C,T&I, cujos benefícios gerados foram sendo crescentemente apropriados pelos produtores e pelas suas rotinas, com efeitos bastante positivos para o desenvolvimento das empresas locais. Krugman (1991) argumenta que existem limites geográficos ao transbordamento de conhecimento. E que a extensão a que a localização da produção é concentrada geograficamente é dada de alguma forma pelo custo de transporte que é relacionado a distancia. Além do que, a localização das indústrias possui dependência as entradas de recursos naturais e do tipo de recursos necessários, Assim indústrias mais dependentes de recursos tendem ser mais concentradas espacialmente, perto das fontes de entradas e indústrias mais custosas tendem a ser mais aglomeradas. Em razão de importantes experiências empíricas, diversos autores como Schmitz (1997), Porter (1998); Scott (1998; 2004), Belussi e Gotardi (2000) e Lombardi (2003), entre outros, passaram a se dedicar com mais ênfase ao estudo de Sistemas Locais de Produção e dos benefícios que a aglomeração geográfica pode proporcionar aos produtores. No Brasil, convencionou-se chamar essas estruturas produtivas localizadas de APLs Arranjos Produtivos Locais (Cassiolato e Lastres, 2001; Amato, 2000; Suzigan et al., 2004). Nessa literatura, há um pressuposto básico de que os produtores aglomerados são capazes de ter acesso mais facilitado a um conjunto de benefícios que exercem papel importante para o incremento de sua competitividade no mercado. Entre esse conjunto de benefícios encontramse insumos inovativos importantes como a mão-de-obra qualificada, a presença de fornecedores especializados e os transbordamentos locais de conhecimentos, decorrentes da concentração geográfica dos agentes econômicos, entre eles instituições de prestação de serviços aos produtores, institutos de pesquisa e universidades. Esses agentes podem exercer papel importante no fomento das atividades inovativas das firmas, já que a proximidade geográfica pode estimular a geração de transbordamentos de conhecimento, de caráter eminentemente incidental, e as interações entre as empresas e as instituições ligadas a C,T&I. Diversos autores foram capazes de comprovar empiricamente que existe uma correlação entre os fluxos locais de conhecimento e os processos inovativos nas empresas, configurando os chamados transbordamentos locais de conhecimento. Alguns autores como Audrescht e Feldman (1996) utilizaram a função de produção de conhecimento, que lança mão de indicadores relacionados com os insumos inovativos e os resultados da inovação, para comprovar a existência dos transbordamentos locais de conhecimento. A esse contexto adiciona-se uma preocupação associada que está vinculada à transferência de conhecimentos da universidade para as empresas e que pode ser vista em um conjunto de esforços de pesquisa sobre os transbordamentos do conhecimento gerados pela universidade. Essa preocupação pode ser encontrada nos diversos trabalhos, como Feldman (1999) e Audretsch e Feldman (2003), que procuram mensurar, por meio do uso de variadas bases de dados (como publicações científicas, patentes, citações e outras), as relações entre os insumos inovativos e 3

4 os resultados da inovação, utilizando os pressupostos a chamada função de produção de conhecimento. Outros autores como Dahl e Pedersen (2004) procuraram mediram os transbordamentos locais de conhecimento por meio dos contatos informais entre os trabalhadores. No caso brasileiro, Suzigan et al (2006) também identificaram uma convergência entre a estrutura produtiva regional e a presença de instituições de C,T&I. A despeito dos diversos trabalhos que têm identificado relações entre geografia e inovação, ainda se verifica na literatura uma lacuna na compreensão de quais condições e quais processos que conduzem ao melhor aproveitamento dos transbordamentos locais de conhecimento em estruturas produtivas localizadas. Alguns autores, com destaque a Breschi e Lissoni (2001), têm ressaltado esse ponto, por meio da tentativa de compreender sua natureza, sua relevância e as formas de geração de mecanismos que tornem mais úteis para o aproveitamento dos transbordamentos de conhecimento. Os transbordamentos de conhecimento, que são gerados pela aglomeração dos agentes em determinada região, podem advir de estruturas produtivas especializadas ou de aglomerações industriais e urbanas que apresentam elevada diversificação. O trabalho de Gleaser et al (1992) utiliza essa dicotomia e faz uma aplicação empírica dos efeitos da aglomeração para a geração de transbordamentos locais e, como conseqüência, para o crescimento das cidades. Segundo os autores, os transbordamentos locais de conhecimento são particularmente importantes nas cidades, uma vez que a comunicação entre os agentes é facilitada e os fluxos de circulação de conhecimento são mais intensos. Esse mesmo argumento é utilizado por Storper e Venables (2004), que ressaltam a importância dos contatos face-a-face para a geração de fluxos de conhecimento e de informação que vão contribuir para o desenvolvimento competitivo dos agentes locais. Além do mais, apontam os autores que os contatos face-a-face ocorrem mais facilmente e com maior frequência em aglomerações urbanas em que se verifica elevada diversificação das atividades produtivas. A dicotomia especialização e diversificação para a geração de transbordamentos locais de conhecimento, e seus efeitos sobre o desempenho econômico das regiões, foi abordada por Beaudry e Schifauerova (2009). Esses autores fizeram um levantamento entre diversos trabalhos, em um total de 67, que testaram empiricamente a relação entre a aglomeração das empresas, a existência de diversificação ou especialização da estrutura produtiva local e o desempenho econômico das regiões. Os resultados desse levantamento mostram que é possível identificar a presença de transbordamentos locais de conhecimento tanto em estruturas produtivas mais diversificadas como em aglomerações espaciais mais especializadas, que contribuem para o melhor desempenho econômico das regiões. Essa percepção tem implicações importantes para as políticas locais de apoio aos produtores. A ação das políticas públicas, ou mesmo dos organismos locais, pode potencializar a capacidade dos agentes em fomentar processos de aprendizado interativo de caráter localizado. Nesse contexto, políticas locais devem atuar no sentido de orientar comportamentos ativos das empresas no sentido de incrementar sua capacidade competitiva ao estimular a acumulação de competências técnicas, tecnológicas, de mercado, financeiras, especialmente por meio da intensificação das interações entre os agentes locais. Abre-se assim uma agenda importante de pesquisa, na qual se insere este trabalho, em que se procura elaborar uma análise a partir da aplicação do chamado índice de Krugman (doravante, K-Index) para as regiões do estado de São Paulo. 4

5 2. Dados e metodologia Segundo Ceapraz (2007), os principais indicadores usados como comparativos de especialização geográfica são, os índices de Herfindahl (que mede a concentração absoluta em determinada região), o índice de Gini (que mede a distribuição relativa de uma indústria) e o índice de especialização Krugman (que mede a disparidade de uma região frente as demais). O índice de Herfindahl já foi utilizado em alguns trabalhos para o Brasil, sendo entre eles um exemplo o de Sabóia (2000) em que é o índice de Herfindahl ajuda a comprovar o processo de desconcetração industrial ocorrido no Brasil na década de Para isto são comparados o emprego nos estados brasileiros. Além disso, outras variantes do índice de Herfindahl foram desenvolvidas como o feito por Ellison & Glaeser (1997). Já o índice de Gini, apresenta diferentes exemplos, sendo uma boa referência e que ajuda a reforçar os achados do presente trabalho o de Suzigan et al (2001) onde os Gini e os QL são utilizados para determinar concentrações no estado de São Paulo. Por fim, o índice de Krugman, adotado nesse trabalho, atua como uma medida de disparidade que mede um tipo de concentração de uma região e não apenas uma concentração absoluta. Desta forma, pode ser uma boa medida dos efeitos da especialização mesmo em regiões com grandes parques industriais. Midelfart-Knarvik et al (2000) em seu trabalho que analisa a evolução no tempo da distribuição da atividade industrial na Europa, faz uso desse indicador desenvolvido por Krugman (1991) que é nomeado pelos autores de índice de especialização Krugman (daqui em diante apenas K-index). A questão teórica por trás do uso do K-index é a especialização dos países da União Européia (UE). Os autores usam este indicador como principal medida da especialização da estrutura industrial de catorze países membros da UE para quatro conjuntos de anos , 80-83, e A variação deste indicador ao longo dos anos aponta para a mudança da configuração industrial dos países membros frente os demais membros da UE. Um aumento deste índice entre períodos indica um movimento de especialização do parque industrial; por outro lado, uma redução mostra um movimento de aproximação ou homogeneização da atividade industrial deste país frente o restante. Além disso, a magnitude também é expressiva, apontando quão diverge a estrutura de um determinado país do restante e a comparação desta magnitude permite avaliar quanto mudou a estrutura industrial deste determinado país frente o restante da Europa. Nessa aplicação, são utilizados dados das bases estatísticas da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS) do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Foram utilizados os dados da população empregada nas industrias de transformação nas mesorregiões do estado de São Paulo por classificação nacional de atividades econômicas (CNAE-1,0) em dois digitos, no período de 1994 a Complementados com dados da população empregada nas microrregiões de São Paulo também a CNAE-1,0 em dois dígitos. Os dados analisados referem-se à indústria de transformação, o que equivale à seção D da CNAE 1,0 nas divisões (15-36), descritos na tabela 1 abaixo. Seção D- Indústria de Transformação 5

6 DIVISAO 15 - Fabricação de produtos alimentícios e bebidas DIVISAO 16 - Fabricação de produtos do fumo DIVISAO 17 - Fabricação de produtos têxteis DIVISAO 18 - Confecção de artigos do vestuário e acessórios DIVISAO 19 - Preparação de couros e Fabricação de artefatos de couro, artigos de viagem e calçados. DIVISAO 20 - Fabricação de produtos de madeira DIVISAO 21 - Fabricação de celulose, papel e produtos de papel. DIVISAO 22 - Edição, impressão e reprodução de gravações. DIVISAO 23 - Fabricação. de coque, refino de petróleo, elaboração de combustíveis nucleares e produção de álcool DIVISAO 24 - Fabricação de produtos químicos DIVISAO 25 - Fabricação de artigos de borracha e plástico DIVISAO 26 - Fabricação de produtos de minerais não metálicos DIVISAO 27 - Metalurgia básica DIVISAO 28 - Fabricação de produtos de metal - exclusive maquinas e equipamentos DIVISAO 29 - Fabricação de maquinas e equipamentos DIVISAO 30 Fabricação de maquinas para escritório e equipamentos de informática DIVISAO 31 Fabricação de maquinas, aparelhos e materiais elétricos DIVISAO 32 Fabricação de material eletrônico e de aparelhos e equipamentos de comunicação DIVISAO 33 Fabricação de equipamentos de instrumentação para usos medica-hospital intrumentos de precisão e ópticos, equipamentos para automação industrial, cronômetros e relógios DIVISAO 34 Fabricação e montagem de veículos automotores, reboques e carrocerias DIVISAO 35 Fabricação de outros equipamentos de transporte DIVISAO 36 - Fabricação de moveis e industrias diversas Tabela 1: Divisão CNAE 1,0 Fonte 1: Elaboração própria - MTE (RAIS) Quanto ao recorte geográfico, primeiramente, delimitou-se o foco de trabalho no Estado de São Paulo com o intuito de descrever as mudanças na configuração industrial paulista e confrontar a metodologia aplicada por Midelfart-Knarvik et al (2000) com trabalhos anteriores Suzigan (2004) e Amato(2000) que apresentavam diversas concentrações ou clusters nos municípios paulistas. A medida de especialização ou diversificação foi realizada de acordo com a trabalho Midelfart-Knarvik et al (2000). Para cada mesorregião paulista foram calculados a partipação (share) dos empregados detido numa classe CNAE (dois digitos) k no total de empregados em todas as classes de cada mesorregião i e a parte dos empregados no restante das mesorregiões, ou ainda, a participação dos empregados na industria fora da região já calculada. Dessa forma tem se o tamanho de uma de uma região numa atividade econômica comparado ao conjunto do restante das regiões. Mede se essa diferença (entre a estrutura das mesos i e todos as restantes) tomando os valores absolutos dessa diferença entre as partes. E em seguida soma se em todas as classes CNAE (k). A equação abaixo resume o k-index: k k k i abs vi( vi( k 6

7 com kt x k i( vi( e k x k i( v k i( ji k x ji kt j( x kt j( Dessa forma o k-index terá valor zero se a mesorregião ou microrregião apresentar uma estrutura idêntica ao restante e o valor 2 (máximo) se não tem estrutura idêntica ao restante. Na seçao a apresemta se os resultados. 3. Resultados Para avaliar a evolução no tempo da especialização de cada mesorregião, mostra-se na tabela 2 as medidas para os anos de 1995, 1999, 2003 e Não foi possível extrair muitas informações neste nível de agregação. Apenas que, de modo geral, regiões com maior população e maior atividade industrial apresentam menores K-index que a média. São os casos de São Paulo, Campinas e Macro Metropoliata Paulista. Por outro lado, as mesoregiões com menor população como Assis e Litoral Sul Paulista apresentam maiores índices. De certa forma, isto indica, assim como é possível intuir que parque industriais maiores tendem a ser mais diversificados e mais próximos da média estadual. E, de modo inverso, pequenos parques industriais, tendem a ser mais heterogêneos frente a média, uma vez que a ausência de alguns tipos de indústrias ou a presença de um empresa de porte maior que a média modifica de modo expressivo o K-index. Deve destacar a mesorregião Piracicaba uma vez que ocorre um movimento ao longo do tempo de uma região especializada para uma diversificada. Mesorregião Litoral Sul Paulista 1,235 1,029 1,135 0,949 Assis 1,061 0,965 1,025 0,968 Marília 0,759 0,764 0,878 0,759 Itapetininga 0,726 0,713 0,817 0,623 Presidente Prudente 0,910 0,913 1,102 1,105 Araçatuba 1,080 1,103 1,215 1,059 Araraquara 0,854 0,854 0,967 0,835 São José do Rio Preto 0,734 0,761 0,894 0,781 Bauru 0,746 0,699 0,791 0,760 Vale do Paraíba Paulista 0,660 0,659 0,668 0,661 Piracicaba 0,638 0,533 0,660 0,513 Ribeirão Preto 0,909 0,824 1,054 0,830 Macro Metropolitana Paulista 0,355 0,330 0,444 0,348 Campinas 0,377 0,357 0,478 0,409 Metropolitana de São Paulo 0,552 0,522 0,534 0,516 media simples 0,582 0,537 0,640 0,546 media poderada 0,576 0,551 0,629 0,570 Fonte 2: Fabricação própria - Base RAIS Tabela 2-Índice krugman de especialização A partir destes dados, que apresentaram pouca variação no tempo, foi possível notar que neste 7

8 nível de análise não era possível obter informações precisas sobre especializações. O principal motivo é que as mesorregiões possuem áreas extensas que muitas vezes não coincidem com as especializações industriais muitas vezes associadas a apenas uma microrregião desta meso ou mesmo a apenas um município. É possível verificar melhor isto na análise por microrregiões. Foram calculados os K-index para todas as 63 microrregiões paulistas sendo as mais especializadas em 2007 em ordem decrescente Auriflama (1,624), Lins (1,495), Bananal (1,464), Capão Bonito (1,445) e Franca (1,434). Por sua vez as mais diversificadas são Sorocaba (0,385), Jundiaí (0,410), Osasco (0,417), Bragança (0,447) e Campinas (0,452). No entanto, a relação entre o tamanho da microrregião e o K-index parece ainda ser muito clara uma vez que fora Franca e Lins, todas as cinco mais especializadas possuem menos de empregados nestas classes CNAE e de modo especial, Bananal possui meros 359 empregados no total das 22 divisões CNAE no ano de Certamente isto não pode ser considerado algum tipo de especialização produtiva e sim, pelo contrário, a ausência de muitos campos industriais. No sentido contrário, das cinco microrregiões com atividades industrial mais diversificadas todas possuem mais de 30 mil empregados. Por este motivo, optou-se por considerar apenas as microrregiões que em 2007 contavam com mais de 20 mil empregados. Desta forma, evita-se o aumento do K-index apenas pela redução do parque industrial da área analisada. Após este corte restaram 26 das 63 microrregiões paulistas. Na tabela 3 a seguir apresenta-se os índices para os anos de 1995, 1999, 2003 e Mesorregião Microrregião População empregada em 2007 Metropolitana de São Paulo São Paulo 0,508 0,443 0,474 0, Campinas Campinas 0,391 0,425 0,440 0, Metropolitana de São Paulo Guarulhos 0,443 0,476 0,463 0, Macro Metropolitana Paulista Sorocaba 0,367 0,349 0,311 0, Vale do Paraíba Paulista S. Jose dos Campos 0,688 0,752 0,747 0, Metropolitana de São Paulo Osasco 0,401 0,460 0,489 0, Metropolitana de São Paulo Moji das Cruzes 0,578 0,495 0,548 0, Macro Metropolitana Paulista Jundiaí 0,490 0,550 0,549 0, Ribeirão Preto Ribeirão Preto 0,857 0,683 0,742 0, Piracicaba Limeira 0,724 0,692 0,600 0, Piracicaba Piracicaba 0,686 0,630 0,607 0, Metropolitana de São Paulo Itapecerica da Serra 0,474 0,495 0,529 0, São José do Rio Preto S. Jose do Rio Preto 0,714 0,759 0,731 0, Araraquara Araraquara 0,913 0,932 0,937 0, Macro Metropolitana Paulista Bragança Paulista 0,598 0,631 0,553 0, Piracicaba Rio Claro 0,553 0,562 0,632 1, Campinas Moji Mirim 0,544 0,558 0,545 0, Bauru Jaú 1,008 0,885 0,783 0, Ribeirão Preto Franca 1,574 1,474 1,504 1, Araçatuba Birigui 1,365 1,367 1,323 1, Presidente Prudente Presidente Prudente 0,918 0,995 1,008 1, Araraquara São Carlos 0,778 0,884 0,818 0, Itapetininga Tatuí 0,661 0,740 0,675 0,

9 Ribeirão Preto Jaboticabal 1,155 0,964 0,917 0, Bauru Bauru 0,701 0,737 0,704 0, Metropolitana de São Paulo Santos 0,957 1,094 0,931 0, Campinas S. João da Boa Vista 0,689 0,731 0,601 0, Média 0,731 0,732 0,710 0, Fonte 3: FAbricação própria -Dados RAIS Tabela 3: ìndice especialização krugman Os resultados mostram que das microrregiões selecionadas existe uma distribuição quase igualitária entre estruturas especializadas e diversificadas. É possível observar novamente que as regiões com maior população empregada, em sua grande maioria, apresentam uma estrutura de aglomeração diversificada. Foram consideradas especializadas as microrregiões que obtiveram índice maior que a média do ano em analise. Foram doze as regiões especializadas, sendo que onze delas possuíram índice superior a média em pelo menos três dos períodos de medida. A única exceção é Rio Claro que passou por um processo forte de especialização entre os anos de 2003 e 2007 que será devidamente analisado. Dois casos contrários são os de Tatuí e Bauru que possuíram índice maior que a média no ano de 1999, mas não permaneceram no grupo de microrregiões especializadas nos anos seguintes. Para o propósito deste trabalho, é preciso desagregar a um maior nível de detalhe e verificar quais classes da indústria de transformação são responsáveis por essa especialização. Para tanto, foi necessário abrir a estrutura produtiva de cada microrregião. Alguns exemplos ilustrativos permitem identificar alguns padrões de especialização das regiões do estado. Regiões como Ribeirão Preto, São José do Rio Preto, Presidente Prudente e Jaboticabal são microrregiões especializadas, que apresentam uma estrutura voltada para a fabricação de alimentos e bebidas, setor fortemente ligado à agroindústria. Porém, deve-se notar que, ao contrário de Ribeirão Preto, São José do Rio Preto e Jaboticabal, a microrregião Presidente Prudente tornou se mais especializada durante o período analisado. Da mesma forma, Araraquara torna se mais especializada nesse período, destacando se na produção de produtos têxteis e máquinas e equipamentos e equipamentos de transportes. Em oposição, Franca, Birigui e Jaú são regiões que se destacam pela presença de uma estrutura especializada na produção de couro e calcados, especialização que pouco se modificou no período analisado. Já a região de São Jose dos Campos é a que apresenta o maior volume de emprego entre as regiões especializadas apresentando uma intensidade na produção e montagem de veículos automotores provavelmente relacionada com a presença de grandes empresas importantes da indústria aeronáutica e da cadeia automotiva. Nota-se ainda que Rio Claro passou de uma estrutura mais diversificada para uma forte especialização, fenômeno que está fortemente associado com o aumento bastante expressivo do volume de emprego nessa microrregião, notadamente no ramo de fabricação de máquinas e aparelhos e materiais elétricos, provavelmente ligada à presença de grandes empresas desses setores. Por fim, os diagramas abaixo mostram a evolução do índice Krugman de especialização e a evolução do volume de emprego, levando em conta o emprego total de cada uma das microrregiões. Essa relação foi traçada para três períodos distintos, , e 9

10 Variação população empregada Variação população empregada XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO ,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0-0,3-0,2-0,1 0 0,1 0,2 0,3-0,1-0,2-0,3-0,4 Variação k-index 99/95 Sao Paulo Campinas Guarulhos Sorocaba Sao Jose dos Campos Osasco Moji das Cruzes Jundiai Ribeirao Preto Limeira Piracicaba Itapecerica da Serra Sao Jose do Rio Preto Araraquara Braganca Paulista Rio Claro Moji Mirim Jau Franca Birigui Presidente Prudente 0,8 0,6 0,4 0,2 0-0,25-0,2-0,15-0,1-0,05 0 0,05 0,1 0,15 0,2-0,2-0,4-0,6 Variação k-index 2003/1999 Sao Paulo Campinas Guarulhos Sorocaba Sao Jose dos Campos Osasco Moji das Cruzes Jundiai Ribeirao Preto Limeira Piracicaba Itapecerica da Serra Sao Jose do Rio Preto Araraquara Braganca Paulista Rio Claro Moji Mirim Jau Franca Birigui Presidente Prudente 10

11 Variação população empregada XXIX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0-0,6-0,4-0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8-0,2 Variação k-index 2007/2003 Sao Paulo Campinas Guarulhos Sorocaba Sao Jose dos Campos Osasco Moji das Cruzes Jundiai Ribeirao Preto Limeira Piracicaba Itapecerica da Serra Sao Jose do Rio Preto Araraquara Braganca Paulista Rio Claro Moji Mirim Jau Franca Birigui Presidente Prudente Pelos diagramas, é possível estabelecer as relações entre a evolução do índice de especialização e o crescimento do emprego em cada uma das microrregiões analisadas. 11

12 Referências ALBUQUERQUE, E. M. (2002). A distribuição espacial da produção científica e tecnologia brasileira: uma descrição de estatísticas de produção local de patentes e artigos científicos. Revista Brasileira de Inovação, v. 1 n. 2. AMATO NETO, J. (2000). Redes de cooperação produtiva e clusters regionais. São Paulo: Atlas. AUDRESTCH, D. B. (1998). Agglomeration and innovation and location of innovative activity. Oxford Review of Economic Policy, vol. 14, no. 2 AUDRESTCH, D. B.; FELDMAN. M. P. (1999). R&D Spillovers and Geography and Production. The American Economic Review, vol. 86, no. 3, jun BELUSSI, F.; GOTTARDI, G. (2000). Evolutionary Patterns of Local Industrial Systems towards a cognitive approach to the industrial district. Aldershot: Ashgate. BRESCHI, S.; LISSONI, F. (2001). Knowledge spillovers and local innovation systems: a critical survey, Industrial and Corporate Change n.10, pag CARLINO. G.; CHATTERJEE. S.; HUNT, R. (2001). Knowledge spillovers the new economy of cities. Working Papers, no 1-14, set CASSIOLATO, J.E., LASTRES, H. (2001). Arranjos e sistemas produtivos locais na indústria brasileira. In: Revista de economia contemporânea. Rio de Janeiro: UFRJ-IE. V.5, p CEAPRAZ, I. (2008) The concepts of specialisation and spatial concentration and the process of economic integration: theoretical relevance and statistical measures. the case of romania s regions. Romanian Journal of Regianal Science, vol 2. n. 1. Summer CRESCENZI, R.; RODRÍGUES-POSE, A.; STORPER, M. (2007). The territorial dynamics of innovation: a Europe- United State comparative analyses. Journal of Economic Geography, n. 7 pp DAHL, M. S. & PEDERSEN, C. Ø.R. (2004) Knowledge flows through informal contacts in industrial clusters: myth or reality?, Research Policy 33: , Elsevier. ELLISON, G.; GLAESER, G. (1997) Geographic concentration in U.S. manufacturing industries: a dartboard approach. Journal of Political Economy, 105. FELDMAN. M. P. (1999). The New economics of innovation, spillovers and agglomeration: A review of empirical studies. Econ. Inno. New Tech, vol 8, 5-25 GLAESER, E. L. (1992).Growth in Cities. Journal of Political Economy, v.100, n.6, p GONÇALVES, E. (2007) O Padrão especial da atividade inovativa brasileira: Uma análise exploratória. Estudos Econômicos, v. 32,. 2. KRUGMAN, P. (1991). Geography and Trade. MIT Press paperback edition 1993 KRUGMAN, P.; FUJITA, M.; VENABLES, A.J. (1999) Economia especial. São Paulo: Futura. MIDELFART-KNARVIK, K-H (2000). The Location European Industry PORTER, M. E. (1998). Clusters and the new economics of Competition, Harvard Business Review, p.77-90, nov-dez SABOIA, J. (2000) Desconcentração industrial no Brasil nos anos 90: um enfoque regional. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 30, n. 1. SAXENIAN, A.L. (1994) Silicon Valley s New Immigrant High-Growth Entrepreneurs SCHMITZ, H. & NADVI, K. (1999). Clustering and industrialization: introduction. World Development, v.27,n. 9, p SCOTT, A. (1998). The geographic foundations of industrial performance. In: CHANDLER, A.; HAGSTRON, P.; SOLVELL, O. The dynamic firm: the role of technology, strategy, organization, and regions. Oxford University Press,

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