| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
| dc.contributor.advisor1 | Betarelli Junior, Admir Antônio | - |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3620301469610793 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co1 | Faria, Weslem Rodrigues | - |
| dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4105225659516241 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Pereira, Jefferson Doglas da Silva | - |
| dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7315367991475568 | pt_BR |
| dc.contributor.referee2 | Domingues, Edson Paulo | - |
| dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/2059703319050475 | pt_BR |
| dc.contributor.referee3 | Ugolini, Andrea | - |
| dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/3309588748695010 | pt_BR |
| dc.creator | Andrade, Gerlane Gonçalves de | - |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-07-06T11:20:50Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-06 | - |
| dc.date.available | 2026-07-06T11:20:50Z | - |
| dc.date.issued | 2026-02-19 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/20589 | - |
| dc.description.abstract | The Brazilian automotive industry, labor-intensive and strategic for the national economy,
accounts for 3.7% of manufacturing output, 0.5% of GDP in 2021, and employs approximately
1.3 million workers. Despite being historically supported by industrial policies aimed at R&D
and decarbonization — such as Inovar-Auto, Rota 2030, and more recently the Green Mobility
and Innovation Program (Mover) (2024) — studies that comprehensively assess its economic
effects remain limited. To address this gap, this dissertation develops a theoretical module and
applies the Effective Assistance Measure (MAE) within a dynamic-recursive Computable
General Equilibrium (CGE) model, whose data structure recognizes payment and income flows
among economic institutions based on the Brazilian Social Accounting Matrix (SAM). The
MAE has been widely discussed in debates on import tariff barriers over the past two decades,
and by incorporating it into the theoretical framework, the model gains analytical capacity to
evaluate industrial, fiscal, and trade policies over time. The central objective is to analyze the
impacts of tariff policy directed at the Brazilian automotive sector through the assessment of
vehicle import tariffs under the MAE, in the short, medium, and long term. Two prospective
scenarios are considered between 2025 and 2040: (i) gradual tariff reduction to 0% (C1) and
(ii) immediate tariff increase to 35% (C2) in the automotive sector. The main results regarding
the MAE indicate that C1 would reduce costs, expand access to technologies, and strengthen
competitiveness, despite contraction in the automotive segment. Compensatory intersectoral
effects would increase production and employment in industry, with gains in services and
agriculture. There is also evidence of GDP growth and improvement in household welfare,
accompanied by lower fiscal revenue and greater exposure to external competition. Conversely,
C2 would protect domestic industry production in the short term (2030), but would generate
price increases, restrict investment in R&D, and reduce international competitiveness. After
2030, sharp declines are observed in industry (production and employment), services, and
agriculture, as well as drops in fiscal revenue, investment, and welfare. It is concluded that
policies such as C2, although offering immediate relief, would compromise the economy and
welfare in the long run. In contrast, C1 would foster modernization, technological integration,
and gains in high-tech sectors, reinforcing the need to calibrate industrial and trade incentives
to promote competitiveness and economic sustainability in Brazil. | pt_BR |
| dc.description.resumo | A indústria automotiva brasileira, intensiva em mão de obra e estratégica para a economia,
responde por 3,7% da produção da indústria de transformação, 0,5% do PIB em 2021 e emprega
cerca de 1,3 milhão de trabalhadores. Apesar de historicamente apoiada por políticas industriais
voltadas à PD&I e descarbonização, como Inovar-Auto, Rota 2030 e, mais recentemente, o
Programa Mobilidade Verde e Inovação (Mover) (2024), ainda são limitados os estudos que
avaliem de forma integrada seus efeitos econômicos. Para suprir essa lacuna, esta Tese
desenvolve um módulo teórico e aplica a Medida de Assistência Efetiva (MAE) em um modelo
de Equilíbrio Geral Computável (EGC) dinâmico-recursivo, cuja estrutura de dados reconhece
os fluxos de pagamentos e renda entre as instituições econômicas a partir da Matriz de
Contabilidade Social (MCS) brasileira. A MAE é comumente tratada em debates sobre barreiras
tarifarias de importação nos últimos 20 anos e, ao incorporá-la na estrutura teórica, o modelo
se capacita analiticamente para avaliar de forma intertemporal as políticas industriais, fiscais e
comerciais. O objetivo central é analisar os impactos da política tarifária voltada ao setor
automotivo brasileiro por meio da análise das tarifas de importação de veículos no âmbito da
MAE, no curto, médio e longo prazo. Para isso, são considerados dois cenários prospectivos
entre 2025 e 2040: (i) desoneração gradual até 0% (C1) e (ii) oneração imediata com alíquota
de 35% (C2) no setor automotivo. Os principais resultados sobre a MAE indicam que o C1
reduziria custos, ampliaria o acesso a tecnologias e fortaleceria a competitividade, apesar da
retração no segmento. Os efeitos intersetoriais compensatórios elevariam produção e emprego
na indústria, com ganhos nos serviços e na agropecuária. Observa-se ainda crescimento do PIB
e melhora do bem-estar das famílias, acompanhados de menor arrecadação fiscal e maior
exposição à concorrência externa. Já o C2 protegeria a produção da indústria interna no curto
prazo (2030), mas geraria elevação de preços, restrição ao investimento em P&D e perda de
competitividade internacional. Após 2030, verifica-se retração da indústria, em produção e
emprego, dos serviços e da agropecuária, além de quedas em arrecadação, investimento e no
bem-estar. Conclui-se que política como o C2, embora ofereçam alívio imediato,
comprometeriam a economia e o bem-estar no longo prazo. Em contraste, a C1 favoreceria
modernização, integração tecnológica e ganhos em setores de alta intensidade tecnológica,
reforçando a necessidade de calibrar incentivos industriais e comerciais para promover
competitividade e sustentabilidade econômica no Brasil. | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Faculdade de Economia | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Economia | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Setor automotivo | pt_BR |
| dc.subject | Tributação | pt_BR |
| dc.subject | Assistência | pt_BR |
| dc.subject | Equilíbrio geral computável | pt_BR |
| dc.subject | Automotive sector | pt_BR |
| dc.subject | Taxation | pt_BR |
| dc.subject | Assistance | pt_BR |
| dc.subject | Computable general equilibrium | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA | pt_BR |
| dc.title | Assistência efetiva e setor automotivo brasileiro: efeitos econômicos das mudanças tarifárias de automóveis importados | pt_BR |
| dc.type | Tese | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | Doutorado em Economia (Teses)
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