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Type: Tese
Title: Assistência efetiva e setor automotivo brasileiro: efeitos econômicos das mudanças tarifárias de automóveis importados
Author: Andrade, Gerlane Gonçalves de
First Advisor: Betarelli Junior, Admir Antônio
Co-Advisor: Faria, Weslem Rodrigues
Referee Member: Pereira, Jefferson Doglas da Silva
Referee Member: Domingues, Edson Paulo
Referee Member: Ugolini, Andrea
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.
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.
Keywords: Setor automotivo
Tributação
Assistência
Equilíbrio geral computável
Automotive sector
Taxation
Assistance
Computable general equilibrium
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Economia
Program: Programa de Pós-graduação em Economia
Access Type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/20589
Issue Date: 19-Feb-2026
Appears in Collections:Doutorado em Economia (Teses)



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