Projeto de Pesquisa Arranjos e Sistemas Produtivos Locais e as Novas Políticas

de Desenvolvimento Industrial e Tecnológico

Características Estruturais dos Clusters Industriais na Economia Brasileira

Jorge Britto (UFF)

Nota Técnica nº 29/00 (Versão Preliminar)

Rio de Janeiro, Junho de 2000

Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro - IE/UFRJ

Patrocínio: Ministério da Ciência e Tecnologia

Organização dos Estados Americanos Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada

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CARACTERÍSTICAS ESTRUTURAIS DOS CLUSTERS INDUSTRIAIS NA ECONOMIA BRASILEIRA

Responsável: Jorge Britto (UFF) 1. Introdução O projeto desenvolvido tinha como objetivo realizar uma discussão rigorosa sobre o padrão de aglomeração espacial e setorial de atividades industriais na economia brasileira, utilizando um recorte analítico baseado no conceito de clusters industriais, caracterizados pela concentração geográfica de atividades econômicas similares e/ou fortemente interrelacionadas ou interdependentes. Com esse intuito, procurou-se desenvolver e aplicar uma metodologia rigorosa para identificação da distribuição espacial e setorial de clusters industriais na economia brasileira, a partir da utilização de elementos objetivos que permitam um melhor detalhamento da estrutura interna destes arranjos. Especificamente, os seguintes objetivos orientaram a análise realizada: (1) desenvolver uma metodologia rigorosa para identificação destes clusters com base em informações estatísticas disponíveis; (2) caracterizar a estrutura interna destes clusters, em termos do tipo de produto gerado, da complexidade produtiva e tecnológica das atividades realizadas e do padrão de articulação de agentes em seu interior; (3) caracterizar a estrutura industrial desses clusters , em termos do número e tamanho das firmas neles presentes, bem como avaliar a intensidade da interação entre as diversas atividades realizadas e o grau de centralização de seus fluxos internos; (4) captar as trajetórias recentes de desenvolvimento dos clusters industriais na economia brasileira, visando identificar aqueles com maior dinamismo, bem como os fatores estruturais e institucionais que explicam este dinamismo. Uma série de fatores apontam para a pertinência de uma investigação mais cuidadosa sobre o padrão de aglomeração espacial de indústrias na economia brasileira. No plano mais geral, a questão relativa à aglomeração espacial de indústrias vem sendo associada à consolidação de sistemas flexíveis de produção estruturados ao nível local (Piore e Sabel, 1984; Best, 1990), os quais costumam ser caracterizados a partir de desdobramentos da análise de “distritos industriais” originariamente formulada por Marshall (1920). A estruturação de “distritos industriais” em diversas regiões, dentre as quais aquela conhecida como “Terceira Itália” constitui o exemplo mais paradigmático, tem sido recorrentemente mencionada como contraponto empírico deste novo padrão de organização espacial de atividades produtivas. Este tipo de análise ressalta os possíveis ganhos de eficiência proporcionados pela especialização produtiva de firmas localizadas em uma mesma região geográfica, atribuindo particular importância à institucionalidade subjacente às relações entre agentes, indutora de formas de colaboração implícitas e explícitas entre eles. A análise de clusters industriais vem despertando crescente interesse também em função de mudanças observadas na dinâmica concorrencial de mercados crescentemente “globalizados”, nos quais a integração dos agentes a sistemas que impulsionem a eficiência técnico-produtiva e a capacidade inovativa adquire especial importância. De fato, para obter ganhos num processo competitivo cada vez mais acirrado, as empresas vem se tornando crescentemente dependentes em relação a ativos e competências complementares retidas por outros agentes com os quais elas se articulam através de práticas cooperativas. Assim, a sinergia proporcionada pela combinação de competências complementares vem se convertendo em fator crucial para o aumento da competitividade dos agentes. Alguns autores (Dunning, 1997) chegam a conjeturar a possibilidade de evoluir-se na direção de um novo estágio no desenvolvimento dos sistemas econômicos (relacionado ao conceito de “alliance capitalism”) baseados na co-existência de relações de cooperação e competição, as quais são moldadas a partir dos impactos decorrentes dos processos de globalização e liberalização, por um lado, e do crescente número de relações em rede e alianças

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estratégicas estruturadas para permitir um melhor enfrentamento do novo contexto. É possível mencionar também a ênfase atribuída ao componente local da dinâmica inovativa, a partir de análises que ressaltam a importância de mecanismos interativos de aprendizado entre agentes integrados a sistemas nacionais e locais de inovação com uma certa consistência institucional (Camagni, 1991; Antonelli, 1995; Lastres e Cassiolato; 1999), no interior dos quais a presença de clusters industriais adquire particular importância. A experiência de diversos clusters industriais bem sucedidos, como os de regiões como o Silicon Valley, na Califórnia, e a Terceira Itália, dentre outros, demonstra que, geralmente, estes clusters tem surgido espontaneamente e que, à medida que os mesmos evoluem e se fortalecem, é comum o surgimento de instituições responsáveis pela estruturação de mecanismos de suporte e pela definição de diretrizes para o desenvolvimento desse conjunto de atividades. Isto, entretanto, não significa que o governo não desempenhe um papel importante na estruturação desses arranjos, atuando como facilitador - sobretudo na infra-estrutura, inclusive a especializada - e catalisador desse processo. Além do impacto da constituição desses arranjos sobre o desenvolvimento regional e a competitividade setorial de diversas indústrias, a constituição dos mesmos gera importantes benefícios sociais, não apenas devido ao surgimento de um conjunto de serviços e fornecedores especializados em escala local, mas também pelo fato de que boa parte desse aparato é composto de pequenas e microempresas que encontram nichos nos reforçam a sua posição competitiva e auxiliam a competitividade do conjunto do cluster. Transformações recentes ocorridas na economia brasileira também vem aumentando o interesse pelo fenômeno da consolidação de clusters industriais. Evidências coletadas em diversas análises sugerem que o processo de reestruturação produtiva do setor industrial ocorrido na década de 90 tem gerado importantes desdobramentos sobre as articulações entre agentes no interior das cadeias produtivas e sobre o padrão de localização espacial das atividades industriais. Paralelamente, também observa-se uma tendência à elevação do grau de concentração da indústria, visando enfrentar os desafios de uma concorrência mais acirrada e seletiva, o que também gera importantes desdobramentos sobre o perfil de distribuição espacial e a estrutura das cadeias produtivas da indústria. Um outro fator importante refere-se às crescentes pressões pela busca de maiores níveis de eficiência na utilização de fatores produtivos, o que estimula a localização de atividades produtivas em regiões onde a disponibilidade de fatores – mão de obra e recursos naturais, em especial – seja mais favorável, tanto do ponto de vista quantitativo como qualitativo. É possível mencionar também um processo de desconcentração espacial da indústria, com o conseqüente surgimento de novas áreas industriais no Brasil, o qual remonta à década de 70, mas que vem adquirindo uma nova dinâmica no período mais recente. Este processo tem sido estimulado pela possibilidade de estruturação de clusters industriais em regiões não vinculadas diretamente às áreas tradicionais que haviam comandado o processo de localização espacial da indústria brasileira. Além disso, destacam-se estímulos de instrumentos de política econômica, definidos no plano federal, estadual e municipal, à re-localização espacial de indústrias, os quais também tem estimulado a consolidação de novos clusters industriais. A relevância do tema justifica-se também em função de particularidades da maneira como se estrutura o “sistema nacional de inovação” no caso brasileiro. De fato, para as condições de um país com um sistema de inovação imaturo como o Brasil, é necessário articular a discussão sobre a importância desses clusters, com a contribuição que esses arranjos podem oferecer em termos da atualização tecnológica (catching up) de produtos e processos industriais, possibilitando a redução da distância tecnológica de regiões do país vis-à-vis à fronteira tecnológica internacional. Essa observação é importante para qualificar o que é ser inovativo nessas circunstâncias e para ampliar o espectro de possíveis clusters, pois a existência de um elemento dinâmico - a capacidade de “subir degraus” na escada tecnológica – é o suficiente para identificar a capacidade de implementar inovações à luz de um processo de catching up.

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A realização de uma análise mais rigorosa sobre a presença de clusters industriais na economia brasileira se defronta, porém, com o problema da ausência de bases de dados mais bem estruturadas, que possibilitem a identificação desses arranjos. Nesse sentido, a realização de um mapeamento amplo da distribuição espacial dos clusters industriais na economia brasileira revelou-se uma tarefa mais complicada do que o inicialmente previsto, não apenas devido aos problemas relacionados a uma certa imprecisão conceitual do termo – que muitas vezes tende a ser utilizado de forma excessivamente abrangente, permitindo que qualquer tipo de aglomeração setorial de indústrias seja caracterizada como um cluster – como em razão da falta de dados com o nível de desagregação necessário para uma análise mais rigorosa do fenômeno. De fato, as informações estatísticas disponibilizadas pelo IBGE revelaram-se insuficientes para permitir uma identificação e caracterização desses clusters com o rigor que se faz necessário. Um problema básico surgiu da dificuldade para obter-se informações com um grau de desagregação setorial suficiente ao nível das diversas microregiões homogêneas (MRH) definidas pelo IBGE, as quais seriam fundamentais para permitir a identificação e análise dos clusters industriais existentes nesses espaços. Por outro lado, a utilização de um instrumental de análise insumo-produto na discussão do objeto de análise também se mostra problemática, não apenas em razão da falta de atualização desses dados, como também em razão da ausência de uma desagregação dessas informações para as diversas regiões do país, que seria crucial para permitir um melhor detalhamento daqueles clusters. Ademais, existem problemas adicionais decorrentes da ausência de informações sistematizadas sobre outras dimensões das articulações entre empresas e setores – como, por exemplo, aquelas relacionadas a fluxos de inovações e conhecimentos – que seriam importantes para um mapeamento mais rigoroso daqueles clusters. Reconhecendo os problemas decorrentes da ausência de fontes de informações mais bem sistematizadas, pretende-se, na análise a ser realizada, utilizar elementos objetivos que permitam identificar e detalhar características dos clusters industriais existentes na economia brasileira, a partir de uma fonte básica das informações que se mostrou extremamente rica: os dados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), produzidos pela Secretaria de Políticas de Emprego e Salário do Ministério do Trabalho e Emprego (MTb). A análise realizada a partir dessa fonte básica de informações procurou, desse modo, suprir a lacuna representada pela ausência de informações sistematizadas sobre o processo de aglomeração espacial de indústrias no caso brasileiro, o que tem feito com que as análises sobre o tema geralmente se circunscrevam à realização de ‘estudos de caso” sobre aglomerações específicas ou à investigação do padrão geral de distribuição espacial da indústria, sem que o conceito de clusters industriais – e as implicações teórico-conceituais dele advindas – seja explicitamente incorporado à análise. Através da análise realizada, procurou-se associar a classificação de municípios à classificação de atividades industriais (CNAE) no âmbito da RAIS, visando identificar aqueles municípios nos quais é possível perceber um processo mais nítido de especialização setorial da indústria. Desse modo, buscou-se evidências sobre a distribuição regional e setorial destes clusters.. Este esforço de sistematização foi realizado em conjunto com o projeto “Análise da performance produtiva e tecnológica dos clusters industriais na economia brasileira”, realizado por equipe de pesquisadores do CEDEPLAR-MG, coordenada pelo Professor Eduardo Albuquerque. A identificação desses clusters baseou-se na construção de um Quociente Locacional, a partir do qual foi possível selecionar regiões de interesse onde há evidências da presença de clusters industriais. Simultaneamente, dois procedimentos metodológicos – de caráter exploratório e tentativo – foram utilizados. A primeira metodologia baseou-se em uma “focalização” das atividades constitutivas do cluster, enquanto a segunda baseia-se na identificação das “superposições” entre atividades que caracterizam tais arranjos. A idéia básica é partir da identificação de aglomerações especializadas para, a partir daí, investigar-se outras características que devem estar presentes no cluster. A segunda metodologia (superposição)

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procura investigar informações ao nível do município, para avaliar a existência, em uma mesma aglomeração espacial, de diversos elementos que, combinados, apontariam para a possível existência de um cluster. Adicionalmente, procurou-se realizar um esforço de caracterização tipológica desses clusters, baseado no grau de sofisticação tecnológica das atividades realizadas. A descrição pormenorizada dessa metodologia encontra-se disponível em Albuquerque (2000). A partir de informações coletadas com base na metodologia utilizada procurou-se avançar no sentido de uma “análise estrutural” dos clusters identificados. Especificamente, procurou-se caracterizar sinteticamente a estrutura de diferentes clusters industriais existentes na economia brasileira, os quais foram selecionados de maneira a contemplar a diversidade setorial desses arranjos. Essa diversidade setorial, por sua vez, foi “formatada” em função de uma tipologia específica, que considera o grau de sofisticação tecnológica das atividades realizadas, em consonância com diversos estudos realizados no âmbito da OCDE. Dentre os aspectos extraídos de dados da RAIS com o intuito de viabilizar essa “análise estrutural” é possível mencionar: (i) uma avaliação da importância do cluster no total das atividades industriais das diversas regiões; (ii) a identificação do tamanho das empresas atuantes nos diversos arranjos identificados; (iii) a caracterização do grau de “sofisticação” da divisão de trabalho nesses arranjos, considerando os diferenciais de tamanho existentes entre as firmas e a presença de fornecedores de insumos e equipamentos no mesmo espaço geográfico; (iv) a identificação de evidências acerca da densidade das relações internas ao cluster e sobre o grau de interação entre os agentes a eles integrados; (v) a importância das competências acumuladas ao nível das firmas, relacionada ao grau de qualificação da mão de obra; (vi) a importância da dotação de fatores locais – também possíveis de serem correlacionados ao grau de qualificação geral do recursos humanos – para a consolidação desses arranjos; (vii) a avaliação do nível de remuneração dos recursos humanos contratados pelas empresas integradas ao cluster, o qual fornece evidências sobre o tipo de trajetória de incremento da competitividade que tem sido perseguido por empresas participantes desses arranjos (podendo-se estabelecer uma diferenciação entre estratégias “espúrias” ou “não espúrias” de aumento da competitividade); (viii) a associação existente a dotação de fatores locais e a consolidação de determinados tipos de clusters. Adicionalmente, dois procedimentos complementares foram utilizados na análise estrutural dos clusters industriais identificados. O primeiro desses procedimentos está baseado na incorporação de uma perspectiva dinâmica à análise estrutural realizada. Desse modo, procurou-se incorporar uma dimensão intertemporal a essa análise, visando captar a trajetória recente de evolução da estrutura desses clusters (entre 1994-1997) com base em dados da RAIS. O segundo procedimento baseou-se na suposição de que, que, a partir da introdução de elementos que permitam uma melhor caracterização da estrutura interna desses arranjos, é possível identificar as especificidades dos mesmos em diversos setores – o que permitiria avançar no sentido de uma caracterização tipológica desses arranjos – bem como as diferenças entre arranjos de um mesmo tipo de atividade presentes em distintas regiões do país, o que forneceria evidências acerca do impacto da dotação de fatores locais na consolidação dos mesmos. Nesse sentido, procurou-se avançar no sentido de uma análise comparativa realizada em dois níveis. Por um lado, considerando os aspectos mencionados, procurou-se captar as diferenças entre clusters industriais relacionados a um mesmo tipo de atividade mas que se encontram localizados em regiões geográficas distintas. Por outro lado, também procurou-se captar as diferenças entre os diversos tipos de clusters com base nos critérios de “análise estrutural” anteriormente mencionados, de maneira a verificar-se se a tipologia proposta é suficientemente elucidativa para captar a diversidade existente entre esses arranjos. Este relatório final está organizado em três partes. Na primeira parte procura-se avançar no sentido da elaboração de uma marco analítico conceitual que oriente a realização de análises

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empíricas. Em particular, sugere-se que os clusters industriais não devem ser concebidos como mera aglomeração espacial de atividades industriais presentes em determinados setores, mas sim como arranjos produtivos onde predominam relações de complementaridade e interdependência entre diversas atividades localizadas num mesmo espaço geográfico e econômico. Esses clusters são concebidos como ponto de confluência entre a organização de sistemas regionais-locais de inovação no plano institucional e a emergência de “redes de firmas” como forma padrão de conformação empresarial desses sistemas. Mo interior dessas redes destaca-se a existência de uma certa “divisão de trabalho” entre agentes, a qual, por um lado, reforça a interdependência entre os mesmos e, por outro, possibilita a obtenção de uma série de vantagens competitivas em relação a firmas isoladas. Na segunda parte do relatório, procura-se avançar no sentido da discussão do padrão de especialização setorial da indústria em diferentes regiões do país, o qual funciona como uma espécie de marco de referência para a análise mais aprofundada dos clusters industriais a ser realizada em seguida. Procura-se também, para as diversas regiões do país, sistematizar os principais clusters industrias já identificados em análises mais detalhadas de “estudos de caso” disponíveis na literatura recente sobre o fenômeno. A terceira parte do relatório procura apresentar os principais resultados da “análise estrutural” dos clusters identificados. Inicialmente, são apresentados os principais argumentos que explicam e dão representatividade aos diferentes “casos” de clusters selecionados para realizar essa análise. Em seguida, a “análise estrutural” é referenciada aos diversos exemplos selecionados, sendo desenvolvida com base nos seguintes elementos: (i) descrição da importância do cluster para a economia da região e identificação de fatores relacionados ao contexto local que favorecem a consolidação dos clusters mencionados; (ii) descrição da estrutura empresarial dos clusters selecionados e do nível de articulação e interação entre agentes existente em seu interior; (iii) análise do perfil de qualificação e remuneração da mão de obra para os diversos clusters identificados; (iv) análise inter-temporal da estrutura dos clusters no período recente entre 1994-1997; (v) comparação das características estruturais dos diferentes tipos de clusters, visando verificar a relevância da classificação tipológica proposta. Clusters Industriais: uma discussão conceitual O conceito de clusters industriais refere-se à emergência de uma concentração geográfica e setorial de empresas, a partir da qual são geradas externalidades produtivas e tecnológicas. Partindo da idéia simples de que as atividades empresariais raramente encontram-se isoladas, o conceito de cluster busca investigar atividades produtivas e inovativas de forma integrada à questão do espaço e das vantagens de proximidade. A literatura especializada sobre o tema geralmente associa este tipo de arranjo a um conjunto de empresas e instituições espacialmente concentradas que estabelecem entre si relações verticais - compreendendo diferentes estágios de determinada cadeia produtiva - e horizontais - envolvendo o intercâmbio de fatores, competências e informações entre agentes genericamente similares. Em termos da sua conformação interna, estes clusters geralmente incluem firmas interdependentes (incluindo fornecedores especializados), agentes produtores do conhecimento(universidades, institutos de pesquisa, empresas de consultoria, etc.), instituições-ponte (consórcios, incubadoras, etc.) e consumidores, os quais se articulam entre si através de uma cadeia produtiva espacial e setorialmente localizada. Ao se apoiarem mutuamente, os agentes integrados a estes arranjos conferem vantagens competitivas ao nível industrial para uma região particular, permitindo explorar diversas economias de aglomeração e outros tipos de “externalidades” indutoras de um maior nível de eficiência econômica. Apesar da cooperação produtiva e/ou tecnológica não ser um requisito necessário para a consolidação destes clusters, supõe-se que a estruturação dos mesmos estimula um processo de interação local que viabiliza o aumento da eficiência produtiva, criando um

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ambiente propício à elevação da competitividade dos agentes integrados ao arranjo. O recorte analítico baseado no conceito de “clusters” ressalta também os impactos das articulações entre agentes em termos da geração de efeitos de aprendizado e da dinamização do processo inovativo em escala local ou regional. No plano teórico, a importância dos clusters industriais tem sido enfatizada por análises que se encontram na fronteira entre a literatura de Organização Industrial e os estudos de Economia Regional. A literatura de Organização Industrial aponta a importância de se identificar, com o maior nível de detalhe possível, qual a “estrutura” interna dessas aglomerações, o que envolve uma série de questões importantes, tais como: o padrão de especialização setorial das mesmas; o tamanho relativo de seus membros participantes; as articulações inter-industriais subjacentes; os padrões de concorrência que prevalecem nos mercados respectivos e as vantagens competitivas que podem ser geradas a partir da estruturação desses arranjos. Em comparação com este tipo de recorte analítico, os estudos de Economia Regional costumam atribuir particular importância a determinados “fatores locacionais” que influenciam a instalação de uma indústria em determinada região, procurando explicitar as forças motoras deste processo e os impactos resultantes sobre a dinâmica de reprodução e transformação de regiões geo-econômicas específicas. Dois aspectos específicos podem ser destacadas como pontos de confluência e complementaridade entre essas abordagens. Por um lado, ambas ressaltam a importância da “proximidade” entre os agentes – a qual pode ser referenciada ao plano organizacional, espacial ou a diferentes estágios de determinada cadeia produtiva - como fator de indução de articulações e interações entre os mesmos. Por outro lado, essas análises também ressaltam a importância do contexto social e institucional subjacente como fator de estímulo à consolidação desses arranjos. A crescente importância atribuída pela literatura econômica à análise dos clusters industriais reflete também o reconhecimento de que a análise setorial tradicional não dá conta de uma série de fenômenos crescentemente importantes na dinâmica industrial. A ênfase nesse tipo de arranjo oferece uma alternativa em relação ao enfoque setorial tradicional, na medida em que incorpora uma série de fatores relacionadas a mudanças nas condições de rivalidade entre firmas e permite captar uma série de elementos estruturais e sistêmicos que afetam a competitividade dos agentes. No plano metodológico, a análise dos clusters industriais integra-se a análises que privilegiam um recorte “meso-econômico” da dinâmica industrial, as quais ressaltam o papel desempenhado por “sub-sistemas” estruturados na modulação daquela dinâmica (Bandt, 1989 e 1990). Em especial, esses sub-sistemas caracterizam-se pela existência de uma autonomia relativa em relação às forças externas, bem como a presença de um certo grau de “auto-organização” e de uma capacidade endógena de transformação, que lhes confere um caráter essencialmente dinâmico. O conceito de clusters industriais tem sido utilizado tanto por análises estritamente qualitativas-descritivas baseadas em “estudos de caso”, como por análises de cunho mais quantitativo, que procuram definir critérios específicos para identificação, caracterização e comparação desses arranjos. As análises de cunho qualitativo geralmente pressupõem que tais arranjos podem ser associados a uma estrutura relativamente “visualizável”, referenciada a um setor específico ou a uma região geográfica bem delimitada. Neste caso, o que se procura, em geral, é detalhar a conformação institucional desses arranjos, com base em critérios específicos de agregação e classificação dos agentes, e avaliar os resultados gerados em termos da performance produtiva e tecnológica do setor objeto de análise na região em questão. Dentre as análises que optam por este tipo de enfoque, é possível destacar aquelas que abordam a consolidação de “distritos industriais” - investigados a partir de desdobramentos da análise originariamente formulada por Marshall (1920) - no interior dos quais é possível observar um conjunto institucionalizado de

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relações entre diversos agentes1. Este tipo de análise ressalta os possíveis ganhos de eficiência proporcionados pela especialização produtiva de firmas localizadas em uma mesma região geográfica, atribuindo particular importância à institucionalidade subjacente às relações entre agentes, indutora de formas de cola boração implícitas e explícitas entre eles. A Figura 1 apresenta uma sistematização das relações básicas entre agentes investigadas nos modelos tradicionais de “distritos industriais”. Estes estudos atribuem particular importância à institucionalidade subjacente às relações entre agentes, as quais poderiam ser sistematizadas a partir de três níveis de análise, considerando a posição central ocupada por “produtores principais” na direção dos quais confluem os principais fluxos internos de transação no interior desses arranjos. Um primeiro nível envolve “ligações para trás” destas empresas com fornecedores de matérias-primas, equipamentos ou firmas especializadas em etapas específicas do processo de produção. Um segundo nível de análise refere-se às “ligações horizontais” destas empresas com outras firmas localizadas no mesmo estágio das cadeias produtivas, sejam aquelas que envolvem relações diretas entre agentes, sejam aquelas mediadas por associações empresariais. Finalmente, um terceiro nível de análise contempla “ligações para frente” estabelecidas por estas empresas na cadeia produtiva, envolvendo articulações com agentes responsáveis pela distribuição e comercialização do produto (dealers), compradores diretos (firmas atacadistas e varejistas) e com consórcios de vendas formados pelos próprios produtores.

Figura 1 - Relações básicas entre agentes dos modelos de “distritos industriais”

Ligações

p/Trás Fornec. de Matérias -primas, Componentes e Serviços

Fornecedores de Equipamentos

Firmas Especializadas em Etapas do Processo

Ligações

Horizontais Outras Firmas Produtoras Produtores Principais Associações Empresariais

Ligações

p/Frente Agentes de Distribuição e Comercialização (dealers)

Compradores Diretos Consórcios de Vendas

Fonte: construído a partir de Rabellotti (1995:86) As análises que abordam a constituição de clusters industriais a partir do conceito de "distritos industriais" ressaltam três propriedades básicas desses arranjos. Em primeiro lugar, destaca-se o papel crucial desempenhado pela presença de "economias externas" específicas ao espaço territorial onde interagem os agentes, relacionadas à possibilidade de se reproduzirem e difundirem localmente conhecimentos técnicos e qualificações profissionais especializadas que conferem vantagens competitivas para os participantes do arranjo. Em segundo lugar, destaca-se a presença, neste tipo de arranjo, de um balanceamento permanente de princípios de cooperação e competição entre as firmas participantes, o que resulta na consolidação de regras e normas de conduta que permitem uma redução substancial dos custos de transação com os quais se defrontam os agentes. Em terceiro lugar, destaca-se a existência de um balanço entre regras de interação entre agentes estritamente mercantis e regras de "regulação social" estabelecidas ao nível local, que se refletem na criação de instituições especificamente dedicadas à resolução de problemas de "market failure" e ao reforço de valores baseados em princípios de solidariedade social.

1 Para uma sistematização de análises deseenvolvidas com base nesse tipo de reocrte ver, por exemplo, Nadvi e Schmitz (1994), Schmitz e Musyck (1994), Pyke e Sengenberg (1992), Pyke (1994), bem omo o número especial da World Development de setembro de 1999.

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Outro aspecto recorrentemente mencionado como fator de fortalecimento da competitividade de empresas inseridas em clusters industriais refere-se à realização de um elenco de ações conjuntas e coordenadas entre os agentes, as quais resultam numa ampliação dos níveis de "eficiência coletiva" (Schmitz, 1994) proporcionados pelo arranjo. Essa “eficiência coletiva” é geralmente associada a um processo dinâmico que permite a redução dos custos de transação e o aumento das possibilidades de diferenciação de produto ao longo do tempo, em virtude do intercâmbio de informações e do fortalecimento de laços cooperativos entre os agentes. As possibilidades de geração de ganhos competitivos para os membros desses arranjos decorre também da difusão de inovações tecnológicas e organizacionais ao nível local. Estes arranjos estimulam também a circulação de informações e o desenvolvimento de uma capacitação comercial e mercadológica que facilita a antecipação das tendências de comportamento do mercado, viabilizando a rápida introdução de novos produtos em função destas tendências. Em contraste com análises qualitativas fundamentadas em “estudos de caso” é possível destacar análises quantitativas dos clusters industriais, as quais geralmente são desenvolvidas a partir de dois enfoques distintos. O primeiro enfoque está baseado no conceito de “similaridade”, pressupondo que diferentes atividades econômicas se estruturam em clusters porque necessitam de uma infra-estrutura semelhante para operarem de forma eficiente2. Nesta perspectiva, considera-se que este tipo de agrupamento gera diversos tipos de benefícios (geralmente associados ao conceito de “externalidades em rede”) que não são acessíveis para agentes isolados. Do ponto de vista metodológico-operacional, essas análises incorporam, em termos do instrumental de análise, uma série de contribuições da matemática, relacionadas ao desenvolvimento de técnicas sofisticadas para definição e caracterização de grupos homogêneos de agentes integrados a sistemas complexos3. Em contraste com enfoques que salientam a “similaridade” entre agentes que conformam os diferentes tipos de clusters industriais, é possível identificar um outro tipo de enfoque que atribui particular importância à “interdependência” dos relacionamentos internos ao cluster. Este enfoque concebe as relações entre setores ou atividades como mola propulsora da dinâmica interna dos clusters industriais. Nesta perspectiva de análise, pressupõe-se que uma característica básica dos clusters é o agrupamento de agentes não similares, mas que apresentam competências complementares, o que reforça a interdependência entre eles e a necessidade de alguma forma de coordenação coletiva ao nível do arranjo. Este enfoque atribui particular importância às relações “verticais” entre cliente-fornecedor e produtor-usuário que conformam uma divisão de trabalho interna ao cluster. A importância atribuída por esse enfoque às relações “verticais” entre cliente-fornecedor e produtor usuário aproxima este tipo da arranjo do conceito de cadeia produtiva (ou filières), porém com algumas qualificações importantes: (i) a associação existente entre a dimensão estritamente inter-setorial do cluster e outras dimensões igualmente importantes para caracterização desse tipo de arranjo (em particular a dimensão espacial); (ii) o fortalecimento das relações de interdependência devido à especialização dos agentes e à complementaridade das

2 A identificação e análise dos clusters industriais de um ponto de vista estritamente regional-espacial geralmente baseia-se nesse tipo de enfoque (Krugman, 1991), assim como as análises que concebem estes clusters de um ponto de vista estritamente setorial, associando-os a um padrão de estruturação das atividades industriais que proporciona vantagens competitivas para empresas neles integradas (Porter, 1990). 3 Alguns procedimentos de operacionalização dessas análises podem ser ressaltados: (i) a realização de uma “análise fatorial”, visando identificar de diferenciação dos agentes considerados; (ii) a identificação de procedimentos para agrupamento dos agentes, em função dos fatores previamente selecionados; (iii) a realização de uma “análise de correspondência” visando possibilitar a localização dos grupos de agentes num quadro de contingência (geralmente bi-dimensional), construído a partir de associações entre variáveis. Adicionalmente, algumas análises complementam esse enfoque quantitativo com uma análise qualitativa dos diversos grupos identificados e de possíveis inter-relações entre os mesmos (Rabelotti, 1995).

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competências no interior do cluster; (iii) a presença de mecanismos de aprendizado por interação que reforçam os fluxos de conhecimento entre os agentes e a capacidade de geração de inovações a partir dos mesmos; (iv) a existência de mecanismos de coordenação (formais e informais) que são próprios ao cluster, e que se refletem numa hierarquização interna particular desse tipo de arranjo; (v) a presença de outras instituições, além das firmas, e de outros tipos de inter-relacionamento, além daqueles estritamente verticais, que dão organicidade aos clusters e geram diversos tipos de benefícios (ou “externalidades”) para empresas integradas àqueles arranjos. Do ponto de vista metodológico-operacional, essas análises geralmente recorrem a dois instrumentos básicos. O primeiro deles baseia-se na utilização de informações sistematizadas sobre relações inter-industriais (como aquelas disponíveis em matrizes insumo-produto tradicionais ou em matrizes de interações inovativas entre setores) para, através de algum tipo de algoritmo, caracterizar a interdependência entre atividades no interior desses arranjos. O segundo instrumental utilizado nessas análises compreende análises de graphos, através da qual se procura identificar cliques e outros tipos de relacionamentos em rede que permitam caracterizar aquela interdependência. Clusters industriais: proposta de referencial de análise A realização de qualquer esforço de investigação que se pretenda rigoroso envolve uma caracterização precisa do objeto de análise. Considerando a distinção entre os dois tipos de enfoques mencionada anteriormente (baseados, respectivamente, nos conceitos de “similaridade” e “interdependência” de atividades industriais), é possível caminhar-se no sentido de uma conceituação mais abrangente dos clusters industriais. No entanto, é importante reconhecer que a identificação de um enfoque particular para a análise do fenômeno – baseado em análises estritamente qualitativas ou análises quantitativas que podem privilegiar conceitos de “similaridade” ou de “interdependência” – revela-se uma tarefa árdua e pouco produtiva, se não forem definidas, preliminarmente, as intenções que orientam a análise e o próprio conceito de “cluster” a ser utilizado como referencial analítico. Neste sentido, considera-se que o conceito de cluster pode ser elaborado a partir de duas abordagens: (1) de “baixo para cima”, a partir das firmas e de suas redes de interação; (2) de “cima para baixo”, a partir de recortes regionais ou locais do ambiente institucional no interior do qual interagem os agentes. Definem-se, desse modo, dois processos simultâneos que são fundamentais para uma compreensão mais abrangente do processo de formação de clusters industriais (os quais se encontram sistematizados na Figura 2).

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Figura 2 – Elementos do Referencial Analítico

Características Básicas Elementos Fatores Críticos

Instituições de C&T Sistema Nacional de Inovação

Capacitação Tecnológica Geral

Heterogeneidade de Instituições Locais

Sistemas Regionais/Locais de Inovação

Capacitações-Especailizações Locais

Interdependência e Interação

Clusters Industriais

Eficiência Coletiva e Inovatividade

Divisão de Trabalho e Logística Própria

Redes de Firmas

Aprendizado por Interação

Competências Críticas Firmas

Estratégias Competitivas

Fonte: elaboração própria

O primeiro deles pode ser correlacionado a um processo de “desintegração técnica” observado ao nível das firmas que se defrontam com crescentes pressões competitivas. De fato, para fazer frente a essas pressões, as firmas tendem a caminhar na direção de um maior grau de especialização, concentrando suas atividades naquelas que requerem recursos e competências em relação aos quais a firma demonstra possuir vantagens competitivas mais evidentes em relação a outros agentes. O resultado desse processo é a consolidação de “redes de firmas”, caracterizadas como arranjos institucionais que possibilitam uma organização eficiente de atividades econômicas, através da coordenação de ligações sistemáticas estabelecidas entre firmas inseridas em diferentes estágios das cadeias produtivas. Através de interações com outros agentes inseridos nestas redes, uma firma particular obtém acesso a recursos e competências complementares que reforçam sua competitividade em relação a outras firmas não inseridas no arranjo. Em função da estruturação dessas redes, consolidam-se “sub-sistemas produtivos” nos quais observa-se uma divisão de trabalho estruturada, que reforça o grau de interdependência entre os agentes e faz com que as relações clientes-fornecedores e produtores-usuários se diferenciem das relações estritamente mercantis tradicionais, passando a envolver práticas cooperativas e um esforço de coordenação dos relacionamentos. O segundo processo compreende estímulos à formação de clusters industriais que dizem respeito ao contexto institucional no qual os mesmos se encontram inseridos. Dentre os aspectos desse contexto institucional, particular ênfase deve ser atribuída às características dos “sistemas nacionais de inovação”, os quais podem ser enfocados numa dimensão espacialmente mais circunscrita – definindo-se, desse modo, sistemas “regionais” ou “locais” de inovação. A importância de tais sistemas refere-se não apenas à provisão de “externalidades” produtivas e tecnológicas que impulsionam o crescimento do cluster, mas também à própria montagem de um arcabouço institucional que estimule a interação (e a cooperação) entre agentes no interior daqueles arranjos.

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Alguns desdobramentos da conceituação proposta para o objeto de análise podem ser ressaltados. Em relação aos dois enfoques mencionados (similaridade x interdependência), a análise desenvolvida opta, explicitamente, por privilegiar o fenômeno da interdependência. Assume-se, portanto, que as relações internas ao cluster são fundamentais para a caracterização desse tipo de arranjo. Supõe-se, ademais, que essas relações, em seu conjunto, são responsáveis pela consolidação de uma divisão de trabalho interna ao cluster, a qual pode ser associada à existência de distintos tipos de agentes no interior do arranjo e à presença de um certo grau de hierarquização dos relacionamentos que o conformam o arranjo. Além disso, mesmo admitindo-se que outros relacionamentos são igualmente importantes para a caracterização do cluster – como os relacionamentos “horizontais” entre agentes similares ou entre os mesmos e outras instituições integradas ao sistema de inovação local ou regional – considera-se que os relacionamentos entre produtores-fornecedores são absolutamente cruciais para a caracterização do cluster, o que implica, do ponto de vista metodológico, a utilização de algum tipo de instrumental de caracterização dos arranjos que incorpore esse aspecto. Uma vez definido o objeto de análise – as relações internas aos clusters industriais e a maneira como estas influenciam e são influenciadas pela estrutura interna do arranjo - tona-se necessário explicitar a metodologia utilizada para desenvolver essa análise. As fontes básicas de informações utilizadas, relativas aos dados da RAIS para o ano de 1997, referem-se a cerca de 24 milhões de trabalhadores formais registrados em 31 de dezembro de 1997.Os registros do arquivo contêm informações úteis para os objetivos da pesquisa, destacando-se: (1) a localização da atividade industrial (município, micro-região, estado); (2) o setor de atividade ( segundo a classificação IBGE/ CNAE, em diversos níveis de agregação); (3) o tipo e tamanho do estabelecimento; (4) informações adicionais sobre a qualificação dos trabalhadores empregados (grupo de ocupação, segundo a Classificação Brasileira de Ocupações; grau de instrução) e o nível de remuneração respectivo. A metodologia utilizada para identificação de clusters industriais foi desenvolvida em conjunto com a equipe do projeto “Análise da performance produtiva e tecnológica dos clusters industriais na economia brasileira”, realizado por pesquisadores do CEDEPLAR-MG e coordenado pelo Professor Eduardo Albuquerque. Dois procedimentos metodológicos – de caráter exploratório e tentativo – foram utilizados (ver Albuquerque, 2000). A primeira metodologia está baseada em uma “focalização” das atividades constitutivas do cluster, enquanto a segunda baseia-se na identificação das “superposições” entre atividades que caracterizam tais arranjos. A idéia básica é partir da identificação de aglomerações especializadas para, a partir daí, investigar-se a presença de outras características que devem estar presentes no cluster. A segunda metodologia (baseada no conceito de “superposição”) procura investigar informações ao nível do município, para avaliar a existência, em uma mesma aglomeração espacial, de diversos elementos que, combinados, apontariam para a possível existência de um cluster. A partir do detalhamento dessa metodologia (Albuquerque, 2000), procurou-se utilizar os dados da RAIS-1997 e uma ferramenta tradicional dos estudos de economia regional, visando avaliar a existência de aglomerações especializadas em um certo tipo de atividade previamente selecionado. Para identificar-se uma aglomeração especializada, o critério utilizado foi o cálculo do Quociente Locacional (QL) (Ferreira, 1995), o qual foi utilizado como ferramenta básica para a identificação de clusters “verticais” (nos quais destaca-se a noção de “superposição” de atividades) e clusters “horizontais” (baseados na concentração de diversas atividades relacionadas em um mesmo município). Adicionalmente, procurou-se articular esse tipo de diferenciação a uma classificação de atividades industriais baseada no conteúdo tecnológico da produção (OCDE, 1998), a qual distingue atividade de baixa, média e alta tecnologia. Uma vez identificados exemplos representativos de diferentes tipos de clusters, definidos com

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base nos critérios acima descritos, procurou-se avançar no sentido de uma “análise estrutural” dos mesmos. Nesse sentido, três procedimentos foram utilizados. O primeiro deles decorre diretamente da metodologia adotada para identificação das aglomerações industriais. De fato, a partir dos critérios utilizados para identificar essas aglomerações, é possível encontrar evidências sobre a existência de alguma divisão de trabalho nos municípios selecionados. No caso de clusters “verticais”, tomando como referência a divisão (ou categoria) CNAE de elevado QL, é possível avaliar se existem firmas atuantes em setores industriais que possam ser caracterizados como fornecedores. Já no caso de clusters “horizontais”, a caracterização do arranjo se dá em função da presença, em um mesmo município, de um conjunto de indústrias similares (relacionadas a classes CNAE relativamente próximas), que possivelmente estariam compartilhando algum recurso comum (mão-de-obra qualificada, por exemplo). Adicionalmente, as fontes de uinformação utilizadas permitiram caracterizar mais detalhadamente a “divisão de trabalho” interna ao cluster, inclusive no sentido de identificar as firmas presentes no par município/divisão CNAE. Desse modo, tornou-se possível obter-se informações extremamente importantes para a avaliação da estrutura industrial existente nestes clusters (concentração industrial, número de firmas, estrutura de propriedade -firmas nacionais ou multinacionais-, etc). O segundo procedimento envolveu uma descrição mais pormenorizada da estrutura interna dos clusters identificados, tomando como base as informações disponibilizadas pela RAIS e utilizando os seguintes critérios: (i) a importância do cluster identificado para a economia da região na qual o mesmo está localizado; (ii) número de estabelecimentos; (iii) tamanho médio; (iv) índices de concentração industrial; (v) perfil de qualificação e remuneração da mão de obra. O terceiro tipo de procedimento contempla dois tipos de comparações: (i) comparações intertemporais que captem a trajetória de evolução de determinado cluster ao longo do tempo e a confrontem à evolução de outras aglomerações presentes no mesmo tipo de atividade; (ii) comparações da estrutura e da trajetória evolutiva de diferentes tipos de aglomerações.. Quadro de Referência Geral: Padrões de especialização regional da indústria e a formação de clusters industriais O mapeamento dos clusters industriais na economia brasileira requer que, preliminarmente, seja avaliado o padrão de especialização regional dessa indústria. Neste sentido, procurou-se, ao nível mais agregado das regiões e unidades da federação, identificar o padrão de especialização setorial em termos de emprego, a partir do qual é possível obter elementos para uma identificação posterior de possíveis clusters industriais que teriam relevância dentro dos espaços econômicos locais ou regionais. De modo a mapear o padrão de “especialização relativa” das diversas regiões do país, um primeiro aspecto importante refere-se à identificação de setores em relação aos quais nível de emprego no estado (ou região) é relativamente elevado, quando comparado ao conjunto do pais. Em particular, é possível considerar os setores ou atividade industriais em relação aos quais a participação de cada estado ou região se mostra superior à média geral da indústria, e que, portanto, apresentam um padrão de especialização – medido através de um índice definido pela relação entre as duas grandezas - superior à unidade. Considerando a distribuição do emprego entre diversos gêneros da indústria para diferentes regiões do país, é possível encontrar algumas evidências acerca do padrão de especialização setorial da indústria nessas regiões, conforme a apresentada nas Tabela 1 e 2 (em anexo). Evidentemente, essas informações devem ser confrontadas ao próprio “peso” de cada uma das diversas regiões dentro da indústria brasileira e ao próprio grau de sofisticação da estrutura industrial prevalecente em cada região. Levando em conta esses aspectos, algumas tendências importantes podem ser captadas:

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• São Paulo: apesar de apresentar uma participação extremamente expressiva em todos os gêneros industriais considerados, este estado apresenta índices de especialização mais elevados nos setores de Metalurgia, Mecânica, Material Elétrico e de Comunicações, Material de Transporte e Química.

• Rio Grande do Sul : estrutura industrial também bastante sofisticada, porém com especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores de Mecânica e Calçados.

• Minas Gerais: estrutura industrial diversificada, com especialização relativa mais elevada nos setores de Extrativa Mineral; Minerais Não Metálicos; Metalurgia e Têxtil.

• Rio de Janeiro: estrutura industrial também diversificada, destacando-se a especialização nos setores Extrativo Mineral; Papel, Papelão e Editorial; Química; Metalurgia.

• Santa Catarina: especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores Têxtil; Mecânico e de Minerais Não-Metálicos.

• Paraná: estrutura industrial também bastante diversificada, não observando-se especialização muito nítida, apesar da maior especialização relativa nos setores de Alimentação e Bebidas; Papel e Minerais Não-Metálicos.

• Bahia: especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores Extrativo Mineral; Minerais Não Metálicos; Química; Alimentação e Bebidas.

• Espírito Santo: especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores Extrativo Mineral; Minerais Não Metálicos; Têxtil.

• Nordeste (excluindo Bahia): especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores de Alimentação e Bebidas; Têxtil; e Extrativo Mineral.

• Centro-Oeste: especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores de Alimentação e Bebidas; Extrativo Mineral e Minerais Não Metálicos.

• Norte: especialização relativa elevada, em termos de emprego, nos setores Extrativo Mineral; e de Material Elétrico e de Comunicações.

A obtenção de evidências mais precisas sobre o padrão de especialização setorial da indústria nas diversas regiões do país, de maneira a caminhar-se na direção da identificação de clusters industriais presentes nessas regiões, requer, porém, que a análise anterior seja referenciada a um maior grau de desagregação setorial. Com esse intuito, é possível analisar como se distribui o emprego industrial nas diversas regiões do país, considerando dados da PIA-IBGE (relativos ao ano de 1995) e uma desagregação ao “nível 100” da classificação de atividades industriais. Três informações relevantes podem ser obtidas a partir desses dados. A primeira delas refere-se à discussão da importância dos principais setores em termos do total do emprego industrial em cada região. Nesse sentido, é possível identificar os setores predominantes em cada região, responsáveis pela geração da maior parte do emprego industrial nas mesmas. Um segundo tipo de informação contempla a participação de cada estado ou região no total do emprego naquela atividade no conjunto do país. A terceira informação, por fim, refere-se especificamente ao padrão de “especialização relativa” de cada região em termos do emprego industrial, o qual baseia-se na comparação da participação da região no total do emprego em cada atividade vis-à-vis sua participação no total do emprego industrial no país. O Quadro 1 (em anexo) apresenta os critérios que conduziram à seleção de atividades relevantes no caso dos diversos estados/regiões. As atividades selecionadas, por sua vez, encontram-se sistematizadas no Quadro 2 (em anexo). Supõe-se, nesse sentido, que essas atividades constituem, a princípio, em bons candidatos a uma investigação mais cuidadosa – no plano de micro-regiões ou municípios – que possibilite a identificação e a caracterização dos clusters industriais eventualmente existentes. É importante ressaltar, porém, que nem todos os setores identificados como “relevantes” em cada região se prestam à consolidação de clusters industriais. De fato, segundo o referencial analítico descrito anteriormente, a consolidação desses clusters pressupõe uma certa interdependência e complementaridade entre atividades industriais

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localizadas numa mesma região geográfica. Nesse sentido, dentre as atividades “relevantes” segundo os critérios mencionadas, é possível excluir aquelas onde há um predomínio de empresas integradas e/ou que não geram maiores efeitos em termos de encadeamentos inter-industriais (como no caso das indústrias de caráter puramente extrativo, por exemplo). Considerando os diversos gêneros da indústria, é possível correlacionar o quadro geral de especialização setorial das diversas regiões do país a indicadores de performance tecnológica, definidos a partir do número de pedidos de patentes solicitados por empresas de cada uma daquelas regiões. Em geral, observa-se que as atividades industriais nas quais as diversas regiões encontravam-se relativamente especializadas, em termos de emprego, eram também aquelas nas quais observava-se uma especialização elevada em termos da geração de patentes. As informações apresentadas na Tabela 3 (em anexo) demonstram que São Paulo era responsável por aproximadamente 63% do total de patentes solicitadas no país, considerando as solicitações em que era possível identificar um gênero da indústria associado às mesmas. Em particular, percebe-se que a especialização relativa desse estado em termos da geração de patentes é maior nos setores de Alimentos e Bebidas; Papel, Papelão e Editorial; aterial de Transporte.; Material Elétrico e de Comunicações; Mecânica. No caso do Rio de Grande do Sul, observa-se uma especialização relativa em termos de pedidos de patentes, nos setores de Calçados; Mecânica e Material de Transporte. Em Minas Gerais essa especialização relativa pode ser observada nos setores Extrativo Mineral; Metalurgia e Calçados, enquanto no Rio de Janeiro ela é bastante nítida nos setores Extrativo Mineral e Químico. No Paraná destaca-se a especialização relativa, em termos do processo de patenteamento, nos setores de Minerais Não-Metálicos; Alimentos e Bebidas; e Material de Transporte. Em estados e regiões com uma estrutura industrial menos sofisticada, o padrão de especialização relativa, em termos do processo de patenteamento, costuma ser mais evidente, uma vez que as patentes solicitadas costumam concentrar-se num número limitado de atividades. No caso da Bahia, por exemplo, destaca-se a especialização nos setores Extrativo Mineral e Químico. Em outros estados do Nordeste, destaca-se a especialização no setor Têxtil e de Minerais Não-Metálicos. Na região Centro-Oeste é possível destacar a especialização relativa no setor Extrativo Mineral, enquanto na região Norte a mesma é mais evidente no setor de Minerais Não-Metrálicos. Uma vez construído esse quadro geral do padrão de especialização setorial da indústria nas diversas regiões do país, torna-se necessário reduzir o foco da análise na direção de dimensões espaciais mais adequadas à caracterização rigorosa dos clusters industriais – microregiões e municípios. Com esse intuito, a análise realizada utiliza os dados da RAIS como fonte básica de informações. No entanto, antes de avançar nessa discussão, cabem algumas observações gerais sobre a distribuição espacial da indústria brasileira. O Quadro 3 (em anexo) - construída a partir de dados da RAIS levantados por Sabóia (1999) - apresenta a distribuição regional das aglomerações industriais existentes na economia brasileira segundo a faixa de número de empregados na indústria de transformação e extrativa mineral para o ano de 1997. Percebe-se, a partir dos dados apresentados que, de um total de 156 aglomerações industriais com mais de 5000 empregados, 47% localizavam-se na região Sudeste sendo 25% em São Paulo e 15% em Minas Gerais. Existem evidências, portanto, de que um maior número de clusters industriais deve se localizar nessas regiões. Além disso, é possível destacar também a importância da região Sul, com 29% do total das aglomerações industriais com mais de 5000 empregados. Nessa região as evidências demonstram que também existem diversos município e microregiões que merecem uma investigação mais cuidados acerca da presença de clusters industriais. O Quadro 3 também apresenta uma listagem, para cada estado da federação, das aglomerações industriais com mais de 10.000 empregados na indústria. A identificação dessas aglomerações – às quais se poderia agregar aquelas na faixa entre 5000 e 10000 empregados na indústria - constitui um ponto de partida para a discussão da distribuição espacial dos clusters industriais na economia brasileira,

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uma vez que é possível utilizar os dados da RAIS para verificar qual o padrão de especialização setorial dessas aglomerações industriais. É possível avançar no sentido de um maior detalhamento do padrão de especialização setorial dos clusters industriais na economia brasileira, considerando como se distribui a especialização setorial das aglomerações industriais com mais de 5 mil empregados na indústria existentes no país. Com esse intuito, o Quadro 4 apresenta dados levantados por Sabóia (2000), baseados em informações da RAIS para o ano de 1997, as quais são sistematizadas por diferentes setores de atividade. Neste quadro são listados, para os diferentes setores considerados, as aglomerações (microregiões) que concentravam mais de 15% do emprego industrial naquele tipo de atividade. A princípio, essas microregiões constituem boas candidatas em termos de uma investigação mais cuidadosa sobre a presença de clusters industriais. A partir dos dados apresentados, algumas tendências podem ser captadas: • existem evidências de que a formação de aglomerações (ou clusters) industriais é mais nítida

em determinados setores do que em outros. De fato, um número mais elevado dessas aglomerações podem ser encontradas em alguns setores, como nos setores têxtil, de calçados, madeira/mobiliário e metalúrgico.

• em alguns dos setores mencionados, claramente ocorre uma concentração de aglomerações em determinadas regiões do país, como no caso dos setores de calçados (no Rio Grande do Sul, São Paulo e Cerá), material de transporte (São Paulo), extrativo mineral (Minas Gerais), madeira/mobiliário (Paraná e Santa Catarina), metalúrgico (São Paulo e Minas Gerais) e Químico (São Paulo). Essas informações corroboram as tendências de especialização setorial de regiões anteriormente descrita.

• observa-se que em alguns setores (como têxtil, calçados, madeira/mobiliário e metalúrgico) é comum a presença de aglomerações industriais nas quais mais de 60% do emprego industrial concentra-se nos arranjos identificados. A princípio, é possível caracterizar essas atividades como indústrias com tendência à “clusterização”. O fato dessas aglomerações estarem localizadas predominantemente em setores tradicionais deve, porém, ser visto com cuidado, pois a menor importância de clusters industriais em setores de maior conteúdo tecnológico pode, no caso brasileiro, refletir, em parte, a inexistência de uma base industrial mais sólida nesses setores, com capacidade de geração de efeitos dinamizadores sobre as regiões onde as principais empresas estão localizadas.

Por fim, ainda visando fornecer subsídios para uma análise mais cuidadosa dos clusters industriais na economia brasileira, é possível considerar as evidências disponíveis sobre a presença de clusters industriais em diferentes estados da federação, coletadas a partir de “estudos de caso” e de outras fontes de informações. O Quadro 5 ilustra esse aspecto, apresentando, com base nas evidências levantadas pela literatura especializada, uma listagem dos principais clusters já identificados nos estados da região centro-sul do país ( a exceção do estado de São Paulo, onde essa listagem seria por demais extensa, dada a complexidade da base industrial). Considera-se, nesse sentido, que essas evidências devem também ser consideradas num estudo mais abrangente que vise o mapeamento rigoroso da distribuição espacial (ao nível dos diversos municípios) desses clusters a partir de dados fornecidos pela RAIS. Análise estrutural de clusters industriais Critérios para identificação dos clusters selecionados A análise realizada objetiva discutir a distribuição setorial dos clusters industriais na economia brasileira, utilizando um recorte analítico que ressalta a interdependência entre atividades produtivas no interior desses clusters,. Basicamente, procurou-se utilizar uma metodologia

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rigorosa para identificação da distribuição espacial-setorial dos clusters industriais na economia brasileira, utilizando-se os dados da RAIS como principal fonte de informações. Conforme ressaltado por Albuquerque (2000), a identificação desses clusters baseou-se na utilização de critérios específicos (focalização e superposição) que permitiram abordar a questão relativa à formação de clusters industriais com o necessário rigor conceitual e metodológico. Reconhecendo os problemas decorrentes da ausência de fontes de informações mais bem sistematizadas sobre a estrutura dos clusters industriais existentes na economia brasileira, que extrapole a descrição exaustiva de “estudos de caso”, a análise realizada procurou utilizar elementos objetivos que permitissem identificar e detalhar características desses clusters industriais, a partir da fonte básica das informações utilizadas: os dados da RAIS. Nesse sentido, a análise partiu da identificação prévia de diferentes tipos de clusters industriais existentes na economia brasileira, tomando como base a metodologia proposta. Com esse intuito, foram selecionados “exemplos representativos” de clusters industriais em cada uma das situações descritas naquela metodologia., a saber: calçados (clusters de baixa tecnologia), caminhões e ônibus (clusters de média tecnologia), eletrônica (clusters de alta tecnologia) e cerâmica (incluído ad-hoc). O Quadro 6 sumariza os principais critérios que conduziram à identificação desses clusters. Esse conjunto de atividades é suficiente abrangente, permitindo direcionar a análise para dois objetivos principais: (i) buscar evidências, através da “análise estrutural” realizada, de que a tipologia proposta permite captar diferenças relevantes quanto à diversidade setorial e institucional desses arranjos; (ii) comprovar a relevância da metodologia desenvolvida enquanto instrumento rigoroso de caracterização e descrição desses arranjos.

Quadro 6 – Critérios para seleção de clusters objeto de “análise estrutural”

Atividade Sofisticação Tecnológica

Articulações entre atividades

Critério de Identificação

1. Calçados Baixa Verticais Superposição

2. Caminhões e ônibus Média Horizontais Superposição

3. Eletrônica Alta Horizontais Superposição

4. Cerâmica Baixa Verticais Focalização

Uma vez identificados os clusters industriais presentes nas atividades selecionadas, com base na metodologia descrita por Albuquerque (2000), procurou-se avançar no sentido da identificação de características estruturais desses arranjos. Dentre os aspectos extraídos de dados da RAIS capazes de auxiliar essa identificação, é possível mencionar: (i) a avaliação da importância do cluster no total das atividades industriais das diversas regiões (municípios); (ii) a identificação do número e do tamanho das empresas atuantes nos diversos arranjos identificados; (iii) a caracterização do grau de “sofisticação” da divisão de trabalho nesses arranjos, considerando os diferenciais de tamanho existentes entre as firmas e a presença de fornecedores de insumos e equipamentos no mesmo espaço geográfico; (iv) a importância das competências acumuladas ao nível das firmas, relacionada ao grau de qualificação da mão de obra; (v) a importância da dotação de fatores locais – também possíveis de serem correlacionados ao grau de qualificação geral do recursos humanos – para a consolidação desses arranjos; (vi) a avaliação do nível de remuneração dos recursos humanos contratados pelas empresas integradas ao cluster, o qual fornece evidências sobre o tipo de trajetória de incremento da competitividade que tem sido perseguido por empresas participantes desses arranjos (podendo-se estabelecer uma diferenciação entre estratégias “espúrias” ou “não espúrias” de aumento da competitividade).

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A análise realizada procurou também contemplar três aspectos adicionais. O primeiro aspecto refere-se a comparações intertemporais que captem a trajetória de evolução de determinado cluster ao longo do tempo. Adicionalmente, procurou-se também comparar a estrutura e o desempenho comparativo de determinada aglomeração vis-à-vis outra(s) existentes no mesmo setor. Considera-se, nesse sentido, que uma análise comparativa dos clusters industriais de um mesmo tipo de atividade localizados em regiões geográficas distintas pode ser bastante elucidativa. Finalmente, o terceiro aspecto refere-se à identificação das diferenças entre clusters localizados em diferentes setores. O que se pretende, nesse caso, é verificar se essas diferenças são suficientemente fortes, de maneira a permitir que a tipologia proposta seja efetivamente utilizada como critério de diferenciação dos arranjos. Importância dos clusters identificados para as economias locais A análise geral realizada anteriormente (ver Quadro 4) evidenciou que a importância do processo aglomeração espacial de indústria varia consideravelmente em função do ramo de atividade considerado. Considerando um nível de agregação setorial bastante elevado, foi possível observar que esse processo era mais perceptível em determinados setores, como têxtil, calçados, madeira/mobiliário e metalúrgico. As informações coletadas para os diversos tipos de clusters investigados também corroboram essa tendência. De fato, as informações levantadas – sistematizadas no Quadro 7 - demonstram que os clusters de calçados são aqueles nos quais se combina uma elevada participação dos clusters no emprego industrial do município (acima de 38%) com uma participação dos mesmos no emprego setorial também elevada (de 22%). Os clusters produtores de caminhões e ônibus apresentam uma participação no emprego industrial dos municípios bastante inferior (da ordem de 6%), apesar de possuírem uma participação no emprego setorial bastante elevada (acima de 24%). A mesma tendência é observada no caso dos clusters produtores de cerâmica, sendo que, nesse caso, a menor participação no emprego setorial (em torno de 6,6%) se explica em função da fragmentação espacial desse tipo de produção. Os clusters de eletrônica diferenciam-se dos demais por possuírem uma pequena participação no emprego industrial dos municípios (da ordem de 1,2%), combinada a uma participação no emprego setorial bastante elevada (de quase 62%). Isso se explica, por um lado, pela alta intensidade de capital dessas atividades e, por outro, pelo fato de, dentre esses clusters, estarem inclusos grandes pólos industriais que são responsáveis por uma participação expressiva da produção eletrônica (São Paulo, Curitiba, Manaus, São José dos Campos, Campinas, dentre outros).

Quadro 7 – Participação de clusters industriais no total do emprego industrial dos municípios respectivos e no total do emprego setorial

Atividade % no emprego industrial dos municípios

% no total do emprego setorial

1. Calçados 38,3 22,2

2. Caminhões e ônibus 5,7 24,6

3. Eletrônica 1,2 61,9

4. Cerâmica 4,8 6,6

Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

É possível identificar diferenças significativas quanto ao grau de importância das diversas aglomerações identificadas em cada tipo de atividade para o total do emprego industrial dos municípios respectivos. O Quadro 8 (em anexo) apresenta essas informações para os quatro ramos de atividades considerados. Essas informações demonstram que, no caso da produção de

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calçados, a importância dos clusters industriais é maior em municípios menores (como Parobé e Sapiranga) em comparação com municípios maiores que contam com uma base industrial mais diversificada (como Franca e Novo Hamburgo). No caso dos clusters de produtos eletrônicos, verifica-se que a participação do emprego nos clusters em relação ao emprego industrial dos municípios é mais expressiva nos casos de Manaus, São José dos Campos e Santa Rita do Sapucaí. Já no caso dos clusters produtores de caminhões e ônibus, essa participação é mais elevada nos casos de São Bernardo do Campo e Caxias do Sul. Finalmente, no caso dos clusters produtores de cerâmica, destaca-se a maior importância relativa, segundo o mesmo critério, dos clusters de Rio Negrinho, Irati, São Bento do Sul e Criciúma. Tradicionalmente, a análise baseada no conceito de clusters industriais pressupõe que a presença desses arranjos está fortemente articulada a pré-existência de uma infra-estrutura e de uma dotação de fatores locais que estimule a localização daquelas indústrias na região considerada. Dentre esses aspectos, particular importância costuma ser atribuída ao grau de qualificação formal da mão de obra e à presença de uma infra-estrutura educacional que facilite esse processo de qualificação. O Quadro 9 ilustra esse aspecto, apresentando, para os municípios onde se localizam as diversas aglomerações identificadas, os seguintes indicadores (construídos a partir da “Base de informações Municipais”(BIM) do IBGE para o ano de 1998): (i) média em termos dos anos de estudo da população com mais de 4 anos de idade (indicador 1); (ii) percentagem de analfabetos no total da população (indicador 2); (iii) percentagem de matrículas em estabelecimentos de ensino de 1o e 2o grau e o total de residentes (indicador 3); (iv) percentagem de docentes em relação do total de residentes (indicador 4); (v) número de matriculas por estabelecimento de ensino de 1o e 2o grau (indicador 5); (vi) relação (percentagem) entre o número de estabelecimentos de ensino de 1o e 2o grau e o número de sedes de empresas com CGC no município (indicador 6). Esses indicadores ilustram as diferenças entre os diversos clusters com relação às condições da infra-estrutura educacional local. Acredita-se que essa análise pode ser refinada com a incorporação de outros indicadores relacionados às condições locais de infra-estrutura e de dotação de fatores.

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Quadro 9 – Condições da Infra-estrutura local dos municípios onde se localizam clusters industriais identificados

Indicador 1 Indicador 2 Indicador 3 Indicador 4 Indicador 5 Indicador 6 Calçados

Campo Bom 5,8 12,0 23,1 1,09 210 2,51 Franca 6,3 13,9 25,2 1,05 387 1,70 Novo Hamburgo 6,1 12,4 23,2 0,99 295 1,92 Parobé 5,2 14,2 21,0 0,84 208 0,44 Sapiranga 5,2 13,8 21,0 0,99 231 2,61

Caminhões e ônibus Campinas 7,3 12,1 24,4 1,03 476 1,55 Caxias do sul 6,7 10,8 21,7 1,27 216 2.02 Curitiba 7,7 10,7 24,9 1,24 419 1,39 São Bernardo do Campo 7,1 12,3 28,2 1,01 624 1,81

Eletrônica Campinas 7,3 12,1 24,4 1,03 476 1,55 São José dos Campos 7,1 12,6 30,4 1,26 489 2,64 Curitiba 7,7 10,7 24.,9 1,24 419 1,39 Barueri 5,9 15,0 37,6 1,38 701 1,86 Diadema 5,9 14,9 30,8 0,99 686 2,35 Guarulhos 6,2 14,2 25,6 0,92 693 2,02 São Bernardo do Campo 7,1 12,3 28,2 1,01 624 1,81 São Paulo 7,2 11,3 21,2 1,03 501 1,12 Porto Alegre 8,3 9,9 23,5 1,31 365 1,25 Manaus 6,7 16,4 31,9 1,08 417 6,45 Santa Rita do Sapucaí 6,0 19,5 26,4 1,29 227 3,74

Cerâmica Criciúma 6,4 12,2 29,4 1,20 199 4,09 Pomerode 5,5 8,3 22,2 1,43 92 6,33 Rio Negrinho 5,4 11,6 28,3 1,23 154 5,34 São Bento do Sul 5,7 11,1 29,6 1,73 161 4,71 Diadema 5,9 14,9 30,8 0,99 686 2,35 Mauá 5,8 14,7 28,8 0,96 899 2,65 Rio Claro 6,7 12,2 26,9 1,11 528 1,61 Salto 5,8 14,3 27,2 1,11 591 1,95 Irati 5,3 13,2 23,2 1,19 112 7,95 Gravataí 6,2 12,4 24,0 1,09 307 2,97 Fonte: elaboração própria a partir de dados da PIM-IBGE

Estrutura empresarial e nível de interação entre agentes nos clusters identificados As informações coletadas a partir de dados da RAIS também permitem uma caracterização bastante detalhada da estrutura empresarial dessas aglomerações. Segundo o referencial analítico-conceitual utilizado, supõe-se que um cluster deve apresentar algum tipo de divisão de trabalho entre os diversos agentes que a ele se integram. Conforme ressaltado por Albuquerque (2000), é possível utilizar os dados da RAIS para captar a existência de algum grau de divisão de trabalho no interior das aglomerações industriais identificadas, partindo-se dos município como unidade básica de análise. Nesse sentido, tomando como referência a divisão (ou categoria) CNAE de elevado QL em determinado município, é possível avaliar se existem firmas atuantes em setores industriais que possam ser caracterizados como fornecedores, o que permitiria caracterizar as aglomerações identificadas como “clusters verticais”.Em contraste, quando existem evidências de que, em um mesmo município, estão presentes um conjunto de indústrias similares, que possivelmente estariam compartilhando algum recurso comum (mão-de-obra qualificada, por exemplo), seria possível a caracterização de “clusters horizontais”. Nesse caso, é importante verificar a existência de QLs maiores do que a unidade em mais de uma classe CNAE relacionada à atividade considerada no município em questão. É importante considerar, porém, que esses procedimentos se defrontam com uma limitação que lhes é inerente, relacionada à possibilidade de determinado cluster ultrapassar as fronteiras de um município específico, com a divisão de trabalho ocorrendo entre firmas situadas em municípios próximos. De maneira a realizar uma caracterização da estrutura empresarial dos clusters identificados com base nos critérios mencionados, é possível considerar dois passos da análise. O primeiro passo envolve uma discussão de como se distribuem o emprego e número de estabelecimentos por

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faixa de tamanho de estabelecimento, para as diversas aglomerações previamente identificadas. As tabelas seguintes fornecem informações que subsidiam essa análise, apresentando, para cada tipo de cluster identificado, aquela distribuição nas aglomerações industriais selecionadas. A partir dessas informações, é possível coletar evidências sobre diferenças entre a estrutura empresarial de diversos clusters associados a um mesmo ramo de atividade. O segundo passo envolve uma descrição mais pormenorizada das diversas atividades que conformam os clusters identificados, bem como a apresentação de evidências sobre das articulações e interações existentes entre elas. No caso dos clusters verticais essas articulações envolvem principalmente “divisões” produtoras de bens e “classes” produtoras de máquinas para essas indústrias. Já no caso dos clusters “horizontais” essas articulações envolvem articulações entre distintas “classes” relacionadas à atividade considerada, que conferem um maior grau de organicidade àquelas aglomerações. As Tabelas 4 e 5 (em anexo) apresentam a distribuição do emprego e do número de estabelecimentos, por faixa de tamanho de estabelecimento, para diversas aglomerações produtoras de calçados. As informações apresentadas demonstram que, para o conjunto do cluster, o emprego concentra-se fortemente na faixa de empresas entre 100 e 500 empregados, que abarcam quase 40% do total do emprego dessas aglomerações. Observa-se também, como característica dessas aglomerações, uma distribuição relativamente equânime do emprego entre as diversas faixas de tamanho de estabelecimento. Comparando-se essa distribuição para as diversas aglomerações produtoras de calçados, verifica-se que, no caso dos municípios menores (caso de Parobé e Campo Bom) existe uma maior concentração do emprego nas faixas de tamanho mais elevado, provavelmente devido à presença de empresas maiores que conformam e dão unidade aos clusters nesses municípios. Em contraste, no caso de municípios maiores (Franca e Novo Hamburgo, em especial) o emprego está mais concentrado em faixas intermediárias de tamanho. Em Novo Hamburgo e Sapiranga, inclusive, não foi identificada a presença de nenhuma empresa na faixa de tamanho superior (1000 ou mais empregados) em 1997. As informações levantadas a partir da RAIS também fornecem evidências sobre o grau de articulação-interação entre atividades presentes nos clusters produtores de calçados. O Quadro 10 apresenta, para diversos clusters produtores de calçados, o número de produtores de calçados (divisão CNAE) e de máquinas para calçados (classe CNAE). Esse quadro também identifica o tamanho médio dos estabelecimentos nas atividades consideradas nos diversos clusters. Percebe-se claramente que esse tamanho médio é menor em clusters mais densos, caso de Novo Hamburgo e Franca. Essa maior densidade do cluster reforça a possibilidade de interação, e, consequentemente, de interdependência, entre seus membros constituintes. Essa interação interna ao cluster pode também ser correlacionada a dois indicadores apresentados no Quadro 9, os quais referem-se, respectivamente, à relação entre o número de firmas produtoras de calçados e o número de firmas produtoras de máquinas para calçados e à relação entre o número de empregos nessas duas atividades presentes no interior do cluster. Supõe-se, nesse sentido, que quanto menor for essa relação, maior tende a ser a complexidade estrutural do cluster e maior tende a ser a possibilidade de interações entre seus membros constituintes. A partir das informações apresentadas no Quadro 9, percebe-se que, dentre as aglomerações identificadas, essa interação é potencialmente maior em Novo Hamburgo, seguido por Campo Bom e Sapiranga. O cluster de Franca, em contraste, apresenta uma densidade menor, o que aponta no sentido de um nível de interação potencialmente menor entre seus membros. A confirmação dessas tendências requereria, porém, um esforço mais detalhado de investigação dessas aglomerações, inclusive quanto a sua conformação institucional, que foge ao escopo desse trabalho.

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Quadro 10 – Características estruturais e densidade de relacionamentos nos clusters produtores de calçados

Cidade FRANCA PAROBE SAPIIRANGA CAMPO BOM NOVO HAMBURGO

Estrutura maquinas

calcados maquinas

calcados maquinas

calcados maquinas

calcados maquinas

calcados

No firmas 19 708 2 43 8 135 6 107 49 332

No empregos 226 13843 168 9409 100 12617 170 6559 755 12977

Tamanho Médio 11,9 19,5 84 218,8 12,5 93,44 28,3 61,3 15,4 39,1

Rel. firmas calçados/ firmas máquinas

37,3 21,5 16,9 17,8 6,77

Rel. emprego calçados/ emprego máquinas

61,2 56 126,1 38,5 17,1

Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

As outras atividades consideradas no mapeamento dos clusters industriais também apresentam características específicas quanto à conformação de sua estrutura empresarial. As Tabelas 6 e 7 (em anexo) apresentam a distribuição das empresas e do número de empregados por faixa de tamanho de estabelecimento para os clusters produtores de caminhões e ônibus. Confirmando uma tendência comum aos demais clusters, verifica-se que essas aglomerações apresentam um concentração mais elevada de emprego nas faixas superiores de tamanho, em comparação com o conjunto das classes ou divisões consideradas no levantamento de informações. Existem também diferenças importantes na conformação interna do cluster entre as diversas aglomerações consideradas (Campinas, São Bernardo do Campo, Caxias do Sul e Curitiba). Os clusters de São Bernardo e Curitiba apresentam uma maior concentração do emprego nas faixas de maior tamanho de estabelecimento. Campinas e Caxias do Sul, em contraste, apresentam uma distribuição mais equilibrada do emprego entre as diversas faixas de tamanho, fenômeno particularmente perceptível no município gaúcho. Como esse município também é aquele que, dentre os considerados, apresenta um maior número de firmas e uma distribuição mais equilibrada das mesmas nas diversas faixas de tamanho, existem argumentos para afrmar-se que essa aglomeração apresenta, potencialmente, uma maior densidade de relacionamentos, e, portanto, um maior nível de interação entre seus membros. Essa tendência parece ser confirmada pelas informações apresentadas no Quadro 11 (em anexo), que compara a estrutura empresarial dos clusters produtores de caminhões e ônibus de São Bernardo, Curitiba e Caxias do Sul. Efetivamente, o cluster do município gaúcho é aquele que apresenta uma maior diversidade de atividades (contemplando a montagem de veículos, carrocerias, cabines, motores, freios e peças e acessórios) o que também parece apontar para a maior densidade de seus relacionamentos internos. No caso das atividade de “alta tecnologia”, foi considerado, como exemplo ilustrativo, a indústria eletrônica, selecionado-se diversas classes CNAE a ela associadas para o levantamento de informações da RAIS. Essa atividade destaca-se em função do número e da diversidade das aglomerações identificadas. No total, as tabelas 8 e 9 (em anexo) demonstram que foram identificadas 11 aglomerações, com número bastante variado de empresas – variando de 27 para Barueri até 111 no caso de Manaus – e de empregos – que variam de entre 658 e 18.593 nos mesmos municípios. O município de São Paulo pode ser considerado à parte, devido ao porte da sua estrutura industrial: no caso da indústria eletrônica lá foram encontradas 931 empresas, totalizando quase 24.000 empregados. Quanto à distribuição do número de estabelecimentos por faixa de tamanho de estabelecimento, observa-se, a partir da análise da tabela 8, que essa distribuição encontra-se mais concentrada nas faixas superiores no caso de Manaus; em contraste, esta distribuição está mais concentrada nas faixas inferiores em Curitiba e Porto Alegre.

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Também no caso do conjunto dos clusters de produtos eletrônicos, o grau de concentração do emprego nas faixas de maior tamanho de estabelecimento apresenta-se superior ao do conjunto das classes CNAE consideradas, conforme aponta a tabela 9. Existem, porém, diferenças significativas entre os clusters identificados quanto a esse aspecto, podendo-se mencionar dois grandes grupos. Os casos de Curitiba, Guarulhos, Manaus e São José dos Campos destacam-se como aqueles nos quais o emprego encontra-se mais concentrado nas faixas superiores de tamanho de estabelecimento. Por outro lado, os clusters localizados nos municípios de Santa Rita do Sapucaí, Barueri, Campinas, São Bernardo do Campo e Porto Alegre destacam-se por apresentar uma concentração do emprego na faixa de tamanho que vai até 250 empregados. O Quadro 12 (em anexo) complementa essa análise, apresentando, a título de ilustração, uma comparação da estrutura empresarial dos clusters de Campinas, Curitiba e Santa Rita do Sapucaí. Essa informações revelam situações bastante distintas. Campinas caracteriza-se por apresentar uma estrutura empresarial bastante dispersa entre as diferentes classes de produtos eletrônicos e por não apresentar uma assimetria mais nítida em termos do tamanho das empresas constituintes do cluster. Desse modo, essa aglomeração constitui exemplo bastante representativo de uma situação na qual predomina uma estrutura horizontal de relacionamentos, o que confere maior densidade ao cluster. Curitiba, por sua vez, apresenta uma nítida assimetria em termos da configuração interna do cluster: ao mesmo tempo que 43% das empresas estão concentradas na faixa de 1 a 4 empregados, uma única empresa (a Equitel) é responsável por 58% do emprego do cluster. Nesse caso, parece haver indícios de que o cluster encontra-se estruturado em torno dessa empresa, apesar de existirem núcleos de empresas atuantes em outras classes CNAE não diretamente relacionadas a sua área de influência (equipamentos médico-hospitalares e computadores, em particular). Já Santa Rita do Sapucaí pode ser caracterizado como um cluster “emergente” que ainda apresenta uma estrutura empresarial pouco diversificada (considerando as diversas classes CNAE) e bastante fragmentada entre as faixas médias e inferiores de tamanho de estabelecimento, tanto no que se refere ao número de estabelecimentos como ao emprego. O clusters produtores de cerâmica também apresentam determinadas especificidades em termos da sua estrutura empresarial. A partir da tabela 10, que apresenta a distribuição do número de estabelecimentos por faixa de tamanho de estabelecimento para as 10 aglomerações especializadas nesse tipo de atividade, é possível perceber que três delas se destacam por apresentar um maior número de empresas, o que poderia apontar para uma maior densidade de seus relacionamentos internos: Diadema, Rio Claro e Criciúma. Observa-se também que os estabelecimentos encontram-se, em geral, concentrados na faixa entre 4 e 50 empregados, sendo bastante rara a existência de empresas com mais de 500 empregados atuantes no setor. Apesar disso, dois clusters – localizados em Rio Negrinho e São Bento do Sul – destacam-se em função da presença de uma empresa com mais de 1000 empregados. A tabela 11 procura dar continuidade à análise anterior, apresentando a distribuição do emprego por faixa de tamanho de estabelecimento no caso dos clusters produtores de cerâmica. Confirmando a tendência geral, também observa-se, nesse caso, que o grau de concentração do emprego nas faixas de maior tamanho do estabelecimento apresenta-se superior ao do conjunto das classes CNAE consideradas. Entretanto, existem diferenças significativas entre as diversas aglomerações identificadas quanto a este aspecto. Conforme já mencionado, os clusters de Rio Negrinho e São Bento do Sul apresentam uma expressiva concentração do emprego na faixa de tamanho superior, provavelmente porque a aglomeração, nesses casos, organiza-se em torno de uma empresa particular. O mesmo parece ocorrer em Irati, sendo que, nesse caso, essa empresa central é de menor tamanho. O cluster de Diadema apresenta uma estrutura industrial bastante fragmentada entre as diferenças faixas de tamanho; cabe ressaltar, porém, o número limitado de empresas e empregos nas faixas de tamanho médio, o que parece apontar para uma menor

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densidade desse cluster, quando comprado aos existentes nos municípios de Rio Claro e Criciúma. De fato, nesse dois últimos casos, a presença de um maior número de empresas e empregos nas faixas entre 50 e 250 empregados - sendo que no caso de Criciúma esta concentração se estende para a faixa até 500 empregados – parece conferir uma maior densidade aos relacionamentos internos dessas aglomerações. O Quadro 12 (em anexo) ilustra essa análise, apresentando a estrutura empresarial do cluster produtor de cerâmica localizado em Criciúma. Qualificação e remuneração da mão de obra A análise de clusters industriais geralmente pressupõe que a possibilidade de explorar uma mão de obra especializada ao nível local constitui um importante fator de fortalecimento da competitividade desses arranjos. Este aspecto remete a discussão no sentido da caracterização do perfil de qualificação da mão de obra, aspecto de grande importância na definição do perfil das competências acumuladas ao nível das firmas integradas a estes arranjos. Além disso, a investigação desse nível de qualificação pode fornecer indícios sobre a importância da dotação de fatores locais para a consolidação daqueles arranjos. A investigação sobre o perfil de remuneração da mão de obra também se mostra importante por uma série de razões. Por um lado, quando comparamos esse perfil de remuneração com o quadro geral das regiões respectivas, é possível encontrar indícios sobre a capacidade dessas aglomerações funcionarem como núcleos de dinamização das economias locais. Por outro lado, a avaliação do nível de remuneração dos recursos humanos contratados pelas empresas integradas ao cluster também fornece evidências sobre o tipo de trajetória de incremento da competitividade que tem sido perseguido por empresas participantes desses arranjos (podendo-se estabelecer uma diferenciação entre estratégias “espúrias” ou “não espúrias” de aumento da competitividade). Esse último aspecto pode, inclusive, atuar como fator de diferenciação entre vários clusters presentes num mesmo ramo de atividade. Considerando estes aspectos, essa seção procura descrever evidências coletadas acerca do padrão de qualificação e remuneração da mão de obra nos quatro tipos de clusters selecionados. A tabela 12 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por grau de qualificação para os clusters produtores de calçados. Percebe-se que a caracterização desses clusters como de “baixo” nível tecnológico se reflete no perfil de qualificação da mão de obra em seu interior. A mão de obra neles empregada concentra-se na faixa de qualificação equivalente ao 8o grau incompleto, evidenciando um grau de qualificação formal de médio para baixo. Comparando o resultado do conjunto dos clusters com aquele observado para o conjunto do emprego nos municípios nos quais os mesmos se localizam, verifica-se que o perfil de qualificação da mão de obra dos clusters é inferior ao do conjunto dos respectivos municípios, situação que fica mais evidente principalmente quando compara-se a participação das faixas de qualificação superiores. Comparando-se os resultados das diversas aglomerações produtoras de calçados, verifica-se que o perfil de qualificação formal da mão de obra é superior naquelas localizadas em municípios maiores – como Novo Hamburgo e Franca. Deve-se, no entanto, ressaltar que estas informações referem-se apenas ao grau de qualificação “formal” da mão de obra, relacionado aos seus anos de escolaridade. Existem evidências, porém, que a qualificação “informal” – nesse caso relacionada habilidades manuais e artesanais – constitui um importante fator de fortalecimento das competências no interior desse tipo de cluster. Além da questão relativa à qualificação, é possível tecer alguns comentários sobre o perfil de remuneração da mão de obra nos clusters produtores de calçados, com base nas informações levantadas. A tabela 13 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por faixa de remuneração para esses clusters. Como tendência geral, observa-se um baixo nível de remuneração: de fato, para o conjunto das aglomerações identificadas, mais de 65% do emprego concentra-se na faixa entre 1,5 e 3 salários mínimos, sendo que 18,5% dos empregados recebiam

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menos de 1,5 salários mínimos. Comparando-se as diversas aglomerações produtoras de calçados, observa-se que Parobé destaca-se como aquela na qual o nível de remuneração era relativamente mais alto, com mais de 48% dos empregados recebendo mais de 4 salários mínimos. Por fim, deve-se ressaltar que as informações apresentadas não permitem avaliar com precisão uma eventual ênfase na adoção de trajetórias de incremento da competitividade baseadas em baixo salários, uma vez que isso requereria uma comparação entre o perfil de remuneração e o nível de performance dos diversos clusters selecionados, os quais deveriam também ser comparados com clusters “emergentes” em outras regiões do país, que exploram o baixo custo da mão de obra, caso particular de algumas aglomerações que surgiram no Nordeste, inclusive através da relocalização de investimentos de empresas originárias da região Sul do país. Na classificação proposta, os clusters produtores de caminhões e ônibus foram caracterizados como de “médio” conteúdo tecnológico. A Tabela 14 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por grau de qualificação para os clusters produtores de caminhões e ônibus. Observa-se que o emprego nesses clusters concentra-se principalmente na faixa de 1o grau completo (com quase 30% do total de postos de trabalho), destacando-se também a faixa de 2o grau completo (com 17% dos postos de trabalho nos clusters). Comparando-se a distribuição do emprego por grau de qualificação para o total dos clusters selecionados (Campinas, São Bernardo do Campo, Curitiba e Caxias do Sul) com o total do emprego nos municípios respectivos, duas tendência podem ser identificadas: por um lado, no caso da faixa superior de qualificação (nível superior completo) a participação do emprego nos clusters é inferior a do total dos municípios; por outro lado, também observa-se que nas faixas médias de qualificação a participação do emprego nos clusters é maior que nos municípios, demonstrando que esse tipo de aglomeração é um fator dinamizador do mercado de trabalho principalmente nessas faixas. Cabe ressaltar também que, dentre as aglomerações identificadas, São Bernardo apresenta uma maior concentração do emprego nas faixas superiores de qualificação, apesar de também apresentar uma participação maior nas faixas inferiores, o que evidencia uma nítida segmentação do mercado de trabalho quanto a esse aspecto. Campinas e Curitiba, ao contrário, apresentam uma distribuição relativamente homogênea do emprego nas diversas faixas de qualificação. Considerando que a produção de caminhões e ônibus pode, em linhas gerais, ser caracterizada como de “médio” conteúdo tecnológico, espera-se, nesse sentido, que o emprego esteja concentrado em faixas intermediárias de remuneração, uma vez que a exploração de uma estratégia “espúria” de aumento da competitividade não parece, nessas condições, fornecer garantias de um reforço da posição das empresas no mercado. A Tabela 15 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por faixa de remuneração para os clusters produtores de caminhões e ônibus. Comparando-se a distribuição do emprego por faixa de remuneração para o total dos clusters selecionados com a distribuição segundo o mesmo critério do total do emprego nos municípios, observa-se claramente que, no caso dos clusters identificados, o emprego encontra-se mais concentrado nas faixas superiores de remuneração. Isso também evidencia o potencial que esses arranjos possuem em termos da dinamização do mercado de trabalho em escala local. De fato, para o conjunto dos clusters identificados, aproximadamente 67% do emprego localiza-se nas faixas de remuneração superiores a 10 salários mínimos. Já comparando-se os diversos clusters selecionados, observa-se que, em termos relativos, a remuneração era mais elevada no caso de São Bernardo. Em contraste, o cluster de Caxias do Sul era aquele onde essa remuneração encontrava-se mais concentrada em faixas inferiores. O terceiro tipo de cluster selecionado – relacionado a produtos eletrônicos – pode ser caracterizado como de “alto” conteúdo tecnológico. Espera-se, nesse sentido, que esse maior grau de sofisticação tecnológica reflita-se num maior nível de exigência quanto ao perfil de qualificação da mão de obra. Nesse sentido, a Tabela 16 (em anexo) apresenta a distribuição do

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emprego por grau de qualificação para os clusters de produtos eletrônicos. Essa tabela demonstra que, como seria de se esperar, a maior parcela do emprego concentra-se na faixa de 2o grau completo, evidenciando o maior nível de exigência quanto à qualificação da mão de obra. Além disso, percebe-se claramente que a participação do emprego nas faixas superiores de qualificação para o total dos clusters selecionados é superior à participação dessas faixas no total dos municípios nos quais os mesmos se localizam; o que faz com que aquelas aglomerações contribuam para a dinamização do mercado de trabalho ao nível local. Dentre os diversos clusters de produtos eletrônicos, aquele que apresenta um emprego mais concentrado nas faixas superiores de qualificação é o de Curitiba, seguido de Burueri e Guarulhos. Em contraste, Santa Rita do Sapucaí e Diadema apresentam, em termos relativos, uma maior concentração do emprego nas faixas de qualificação mais baixas. Para avaliar-se mais criteriosamente essas tendências seria necessário, porém, confrontar esses resultados com a disponibilidade ou não de mão de obra qualificada na região dos diversos clusters, pois a possibilidade de contratar mão de obra mais qualificada pode ser obstaculizada pela ausência de núcleos de formação e aperfeiçoamento dessa mão de obra em escala local. O fato dos clusters de produtos eletrônicos serem caracterizados como de “alto” conteúdo tecnológico implica, evidentemente, em uma maior intensidade de capital nessas atividades. Em conseqüência, o peso do custo da mão de obra no total do produto tende a ser relativamente restrito. Essa tendência, acrescida ao fato da mão de obra contratada ser, em geral, de nível de qualificação elevado, faz com que o nível de remuneração da mesma tenda a ser relativamente mais elevado, pelo menos quando comparado a outras atividades de menor conteúdo tecnológico. A tabela 17 (em anexo) salienta esse aspecto, apresentando a distribuição do emprego por faixa de remuneração para os clusters de produtos eletrônicos. Como seria de se esperar, o emprego nos clusters encontra-se mais concentrado nas faixas superiores de remuneração: de fato, enquanto nestas aglomerações 40% dos empregados recebem mais de 7 salários mínimos, esse percentual restringe-se a 33% quando considera-se o emprego total nos municípios nos quais eles se localizam. Em termos gerais, observa-se uma certa segmentação do mercado de trabalho nesses clusters: assim, ao mesmo tempo que o emprego nas faixas superiores é elevado, também observa-se uma participação expressiva da faixa entre 2-4 salários mínimos, com quase 35% do emprego nos clusters. Já quando compara-se os diversos clusters de produtos eletrônicos identificados, três situações distintas podem ser identificadas: (i) clusters nos quais observa-se uma expressiva participação do emprego nas faixas inferiores de remuneração, caso de Manaus e Santa Rita do Sapucaí; (ii) clusters nos quais o emprego encontra-se relativamente bem distribuído pelas diversas faixas de remuneração, caso de Brueri e São Bernardo; (iii) clusters nos quais a participação do emprego nas faixas superiores de remuneração é particularmente expressiva, casos de Guarulhos e Curitiba. O quarto tipo de cluster selecionado – relacionado a produção de cerâmicas– pode ser caracterizado como de conteúdo tecnológico “médio-baixo”. Isso implica em níveis de exigência mais restritos quanto ao perfil de qualificação da mão de obra. A Tabela 18 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por grau de qualificação para os clusters produtores de cerâmica. Essa tabela demonstra que a maior parcela do emprego concentra-se nas faixas de 4a série completa e 8a série incompleta, evidenciando um nível de exigência restrito quanto à qualificação da mão de obra. Percebe-se, também, que a participação do emprego nas diversas faixas de qualificação para o total dos clusters selecionados é bastante semelhante à participação dessas faixas no total dos municípios nos quais os mesmos se localizam. Dentre os diversos clusters de produtos cerâmicos, aqueles que apresentam um emprego mais concentrado nas faixas superiores de qualificação são os de Gravataí (principalmente) e Diadema. Criciúma destaca-se por apresentar uma concentração expressiva do emprego nas faixas de média qualificação, enquanto os clusters de Salto, Irati e São Bento do Sul apresentam uma clara concentração do emprego nas faixas inferiores de qualificação.

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Além da questão relativa à qualificação, é possível captar algumas tendências acerca do perfil de remuneração da mão de obra nos clusters produtores de cerâmica. A tabela 19 (em anexo) apresenta a distribuição do emprego por faixa de remuneração para os clusters de cerâmica. Como tendência geral, observa-se um emprego concentrado nas faixas de remuneração médias/baixas, entre 2 e 5 salários mínimos, Esse padrão de distribuição emprego por faixa de remuneração é bastante semelhante ao observado para a totalidade do emprego nos municípios respectivos. Comparando-se as diversas aglomerações produtoras de cerâmicas, observa-se que Diadema, Mauá e Gravataí destacam-se por apresentar uma maior concentração do emprego em faixas superiores de remuneração. Em contraste, os clusters localizados em Irati, Pomerode, Rio Negrinho e São Bento do Sul apresentam uma nítida concentração do emprego nas faixas entre 1,5 e 3 salários mínimos. Uma questão em aberto, que mereceria uma análise posterior, diz respeito à identificação de fatores explicativos dessas diferenças. Três fatores poderiam ser considerados nesse tipo de análise: a situação específica dos mercados de trabalho e dos níveis de renda em escala local; a estrutura industrial prevalecente nos diversos clusters (em termos do tamanho das empresas); e a eventual orientação dos produtores locais para produtos cerâmicos mais sofisticados do ponto de vista tecnológico, o que poderia resultar numa pressão pela contratação de mão de obra mais qualificada e com maiores níveis de remuneração. Análise intertemporal: evolução dos clusters identificados entre 1994-1997 De maneira a captar a trajetória de evolução dos clusters selecionados, é possível considerar como os mesmos se comportam em dois instantes particulares no tempo, com base nos dados da RAIS. Com esse intuito, dois procedimentos foram adotados. O primeiro deles compreendeu a tentativa de verificar se as diversas aglomerações identificadas apresentam uma tendência de especialização “estável”, “declinante” ou “ascendente”, conforme ressaltado por Albuquerque (2000). Nesse sentido, procurou-se comparar as tendências de especialização a partir da construção de duas matrizes de QL, uma de 1997 outra de 1994 (o ano mais distante onde uma comparação é possível de acordo com classes e divisões CNAE).É possível conceber a tendência a maior ou menor especialização setorial dos municípios observada a partir desses dados como uma “proxy” que permite avaliar o desempenho comparativo de aglomerações e clusters selecionados, vis-à-vis outra(s) no mesmo setor. O quadro 14 ilustra essa comparação para os clusters produtores de calçados. Observa-se, a partir desses dados, que as diversas aglomerações apresentam um padrão de especialização estável, destacando-se, porém, duas aglomerações cujo grau de especialização varia mais de maneira mais expressiva ao longo do período considerado: Parobé, onde o grau de especialização setorial se eleva consideravelmente, e Campo Bom, onde esse grau de especialização sofre uma redução ao longo do período considerado. Esse mesmo tipo de procedimento pode ser utilizado para os demais tipos de aglomerações considerados.

Quadro 14 - Variação nas Especializações Municipais Cluster Município QL (1994) QL (1997) QL97/QL94

FRANCA 35,06469405 33,65140592 0,959694839 NOVO HAMBURGO 26,04898842 24,57314195 0,943343425 SAPIRANGA 55,70411782 56,68938438 1,0176875 PAROBE 61,31393163 77,78065913 1,268564208

Calçados

CAMPO BOM 44,75096444 39,39865266 0,880397845 Fonte: RAIS (1997), RAIS (1994) – elaboração própria

O segundo tipo de procedimento adotado visando captar a trajetória evolutiva dos clusters industriais identificados envolveu a realização de comparações em termos da evolução do emprego, do número de firmas e da estrutura industrial dos clusters selecionados no período em questão (1994-1997). O Quadro 15 ilustra esse aspecto, apresentando, para as diversas aglomerações identificadas, a variação no número de empresas e no número de empregos entre

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1994-1997. Algumas tendências podem ser identificadas a partir dessa análise geral. Em primeiro lugar, verifica-se que, dentro de cada atividade, é comum que os diversos clusters apresentem um comportamento distinto, o que remete a discussão no sentido dos fatores que explicam essas diferenças. Em segundo lugar, e de forma condizente com o “ajuste produtivo” realizado no setor industrial brasileiro, verifica-se uma tendência generalizada à redução do número de empregos e ao aumento do número de empresas nos diversos clusters identificados. Nesse sentido, a redução de postos de trabalho, apesar de perversa para as comunidades locais do ponto de vista social, pode estar expressando a tentativa das empresas do cluster se adaptarem a uma concorrência mais intensa e seletiva. Ao mesmo tempo, o aumento do número de empresas pode ter sido influenciado por processos de desverticalização e terceirização que também estão associados a esse tipo de ajuste. Finalmente, os dados apresentados também demonstram que o ritmo desse processo de ajuste no interior dos clusters não difere substancialmente daquele que ocorre , como tendência geral, no setores nos quais esses arranjos encontram-se inseridos.

Quadro 15 - Variação no Número de Empresas e de Empregos nos Clusters Identificados Variação no No de Empresas Variação no No de Empregos

Calcados Franca 0,9 -40,5 Novo Hamburgo 236,1 21,3 Parobé -88,3 -59,5 Campo Bom 184,1 -31,8 Sapiranga 19,6 -23,5 Total clusters 4,6 -33,7 Total divisão 5,8 -22,5

Caminhões e ônibus Campinas 60,0 37,6 São Bernardo do Campo 20,9 -20,2 Curitiba 13,5 16,1 Caxias do Sul 60,0 54,3 Total clusters 32,7 3,7 Total classes 16,1 2,4

Produtos Eletrônicos Manaus 9,9 14,3 Santa Rita do Sapucaí 125,0 -11,6 Barueri -18,2 -27,1 Campinas 9,7 -1,7 Diadema -9,1 -30,7 Guarulhos 2,4 -31,3 São Bernardo do Campo 38,5 100,8 São José dos Campos 41,4 -16,0 São Paulo -5,4 -25,5 Curitiba 10,7 395,4 Porto Alegre -2,9 -10,1 Total clusters 0,2 -9,1 Total classes 5,3 -9,3

Cerâmica Diadema -1,9 -15,4 Mauá -8,0 -62,4 Rio Claro 4,8 4,6 Salto 6,7 -23,3 Irati -12,5 -8,3 Criciúma 9,8 -12,2 Pomerode 50,0 -81,1 Rio Negrinho 0,0 0,3 São Bento do Sul -90,0 709,7 Gravataí -9,1 -26,7 Total Clusters 2,1 -14,9 Total classes 8,6 -4,4

Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

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É possível qualificar melhor a análise da trajetória evolutiva dos clusters referenciando-a à evolução da estrutura industrial dos diversos tipos de aglomerações. As tabelas 20 e 21 (em anexo) apresentam a evolução do número de empresas e empregos para os diversos clusters produtores de calçados, segundo um recorte por tamanho de estabelecimento. A partir desses dados, algumas tendências podem ser mencionadas. Em primeiro lugar, observa-se que Novo Hamburgo distingue-se dos demais clusters por apresentar um comportamento mais positivo, tanto em termos do número de empresas como de empregos. No que se refere à evolução geral do número de empresa por tamanho de estabelecimento, percebe-se que houve uma queda mais pronunciada no número de grandes empresas, simultaneamente a um aumento do número de pequenos estabelecimentos, provavelmente como reflexo da intensificação do processo de terceirização. O mesmo tipo de movimento pode ser observado em termos da evolução do número de empregos (com exceção do cluster de Parobé), fazendo com que, no geral, o emprego nessas aglomerações apresentasse uma queda expressiva ao longo do período considerado. Finalmente, também é possível notar que a queda do emprego e do número de firmas nas faixas de maiores empresas foi consideravelmente maior nos clusters do que no conjunto da divisão, evidenciando que o ritmo do processo de ajuste no interior desses clusters foi mais intenso do que no conjunto da indústria. Avançando na mesma linha de análise, as tabelas 22 e 23 (em anexo) apresentam a evolução do número de empresas e empregos para os diversos clusters produtores de caminhões e ônibus, segundo um recorte por tamanho de estabelecimento. A partir desses dados, percebe-se que os clusters identificados apresentaram um comportamento mais dinâmico do que o do conjunto dos setores respectivos, tanto em termos da evolução do número de firmas como do número de empregos, com exceção dos casos de Curitiba (em termos da evolução do número de firmas) e de São Bernardo (em termos da evolução do número de empregos). Analisando-se comparativamente os diversos clusters, os de Caxias do Sul (principalmente) e de Campinas destacam-se por apresentar um comportamento mais favorável das variáveis consideradas. Já considerando um recorte por tamanho de estabelecimento, é possível identificar uma assimetria de comportamento entre as diversas faixas de tamanho: assim, enquanto a evolução do número de firmas e de empregos apresenta um comportamento favorável nas faixas médias e inferiores de tamanho, nas faixas superiores esse comportamento é menos positivo, inclusive com redução de postos de trabalho. Nesse sentido, cabe destacar o comportamento mais positivo do cluster de Caxias do Sul em relação aos demais, inclusive com uma evolução bastante positiva do emprego nas faixas superiores de tamanho de estabelecimento. Os clusters especializados em equipamentos eletrônicos, além de bastante numerosos, produzem um elenco bastante variado de bens, cujo mercado pode, muitas vezes, evoluir de forma bastante diferenciada. Nesse sentido, é de se esperar que resultados bastante variados sejam obtidos quando compara-se a evolução do número de empresas e empregos para esses clusters segundo um recorte por tamanho de estabelecimento. As tabelas 24 e 25 (em anexo) apresentam a evolução do número de empresas e empregos para os diversos clusters de equipamentos eletrônicos, segundo um recorte por tamanho de estabelecimento. Como tendência geral, observa-se que essa evolução, para o conjunto dos clusters selecionados, se assemelha fortemente à evolução geral da indústria, o que é facilmente explicado pela participação elevada desses clusters no total do emprego setorial (na faixa de 60%). Verifica-se também que a evolução do número de empresas e do emprego apresenta uma trajetória distinta nas diversas faixas de tamanho; de fato, a queda do número de firmas e dos empregos foi mais pronunciadas nas faixas de tamanho “médio” e “médio-alto”. Em contraste, na faixa de tamanho superior (a cima de 1000 empregados) e nas faixas de tamanho mais reduzido observa-se uma tendência à evolução mais favorável daquelas variáveis. Provavelmente, isso resulta de um aumento do componente importado da produção, que afeta mais diretamente as empresas de tamanho médio, e da intensificação dos processos pontuais de terceirização, que ampliam o número e o emprego

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das pequenas empresas. Analisando-se comparativamente os diversos clusters de equipamentos eletrônicos, percebe-se que aqueles que apresentaram um maior dinamismo entre 1994-1997 – tanto em termos da evolução do número de empregos como do número de firmas – foram os de Curitiba, São Bernardo do Campo e Manaus. Em contraste, nos clusters de Barueri, Diadema, Guarulhos, São Paulo e Porto Alegre o comportamento daquelas variáveis foi menos favorável. Outro caso interessante é o de Santa Rita do Sapucaí, onde combina-se um aumento expressivo do número de empresas (refletindo o caráter “emergente” desse cluster) com uma redução no número de postos de trabalho. Já considerando um recorte por tamanho de estabelecimento, é possível identificar uma nítida assimetria de comportamento entre as diversas faixas de tamanho em alguns clusters, como no caso de São José dos Campos e Guarulhos. Em Santa Rita do Sapucaí, a queda do emprego nas empresas menores indica que as mesmas estão passando por um processo de ajustamento face à “seleção” do mercado. Finalmente, case destacar, mais uma vez, o forte dinamismo da evolução do emprego no cluster de Curitiba, o qual fica bastante evidente quando considera-se a evolução do emprego nas faixas de tamanho médio e alto. Fechando a análise da evolução dos clusters selecionados, as tabelas 25 e 26 (em anexo) apresentam a evolução do número de empresas e empregos para os diversos clusters de produtos cerâmicos segundo um recorte por tamanho de estabelecimento. Como tendência geral, observa-se que essa evolução, para o conjunto dos clusters selecionados, é menos favorável que a evolução geral da indústria, o que parece apontar no sentido do enfrentamento de dificuldades por essas aglomerações. A análise da evolução do número de firmas fica um tanto quando prejudicada, pois, como alguns desses clusters apresentam uma densidade muito restrita em termos do número de firmas, qualquer variação pontual na estrutura industrial é amplificada na comparação de percentuais. Apesar disso, observa-se que, dentre os clusters com maior densidade, Criciúma é aquele que apresenta um comportamento mais favorável do número de firmas entre 1994 e 1997. Já quando observa-se a evolução número de empregos entre os diversos clusters, verifica-se uma queda bastante generalizada, a qual é mais intensa nas faixas de maior tamanho. Comparação entre diferentes tipos de clusters Conforme ressaltado por Albuquerque (2000), a análise estrutural dos diversos clusters baseou-se numa caracterização tipológica prévia desses arranjos, que utiliza como critério de diferenciação o conteúdo tecnológico da produção e a própria adequação dos arranjos aos critérios utilizados para identificar o grau de especialização dessas aglomerações, relacionados aos conceitos de “superposição” “focalização”. No entanto, uma vez caracterizada a estrutura interna dos diversos clusters identificados (em termos da sua estrutura empresarial, do seu dinamismo e do perfil de qualificação e remuneração da mão de obra), torna-se necessário avançar no sentido de uma análise comparativa mais detalhada das características dos diversos tipos de clusters, visando a verificar-se se a tipologia proposta é suficientemente elucidativa para captar a diversidade existente entre esses arranjos. As Tabelas 27 e 28 iniciam essa discussão, procurando comparar a estrutura industrial dos diversos tipos de clusters, a partir da análise da distribuição do número de estabelecimentos e do emprego por tamanho de estabelecimento para esses arranjos. Em termos do número de estabelecimentos, as informações apresentadas na Tabela 27 demonstram que, em geral, o maior número de empresas concentra-se nas faixas de menor tamanho, como seria de se esperar. O único exemplo de aglomeração onde observa-se uma participação expressiva do número de empresas nas faixas superiores de tamanho de empresa é o dos clusters produtores de caminhões e ônibus, provavelmente porque, nesse caso, a escala mínima para viabilização de algumas atividades integradas ao cluster é mais elevada.

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Tabela 27- Distribuição do número de estabelecimentos por tamanho de estab. - 1997 Tamanho Calçados Eletrônica Caminhões e

Ônibus Cerâmica

0 EMPREGADOS 18,3% 6,7% 3,5% 4,5% DE 1 A 4 38,8% 30,4% 26,6% 27,9% DE 5 A 9 12,4% 17,2% 8,0% 17,8% DE 10 A 19 9,3% 15,6% 16,1% 16,4% DE 20 A 49 9,8% 15,4% 10,6% 13,9% DE 50 A 99 5,0% 6,1% 8,5% 11,5% DE 100 A 249 3,8% 5,9% 13,6% 5,2% DE 250 A 499 1,7% 1,3% 3,0% 2,1% DE 500 A 999 0,7% 0,9% 4,5% 0,0% 1000 OU MAIS 0,2% 0,5% 5,5% 0,7% Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

A Tabela 28 apresenta a distribuição do emprego por tamanho de estabelecimentos nos diversos tipos de clusters para o ano de 1997. As informações apresentadas demonstram que, quando considera-se a distribuição do emprego, os clusters produtores de caminhões e ônibus também destacam-se como aqueles que apresentam um emprego mais concentrado nas faixas superiores de tamanho, em particular naquela envolvendo mais de 1000 empregados. Os clusters produtores de calçados, por sua vez, apresentam uma distribuição mais equilibrada do emprego nas diversas faixas de tamanho de empresas, o que parece confirmar a tendência do mesmo apresentar uma maior densidade de relacionamentos e uma maior complexidade institucional. Os clusters de equipamentos eletrônicos também apresentam uma distribuição bastante eqüitativa do emprego nas diversas faixas de tamanho. No entanto, em comparação com os clusters produtores de calçados, observa-se que a participação da faixa superior de tamanho é maior, provavelmente devido à presença de algumas grandes empresas para as quais confluiriam suas ligações internas nesses clusters. Finalmente, no caso dos clusters produtores de cerâmica observa-se uma tendência do emprego se concentra nas faixas de tamanho médio de estabelecimentos.

Tabela 28 - Distribuição do emprego por tamanho de estab. - 1997 Tamanho Calçados Eletrônica Caminhões e

Ônibus Cerâmica

0 EMPREGADOS 0,0% 0,0% 0,00% 0,0%DE 1 A 4 2,4% 1,6% 0,25% 1,7%DE 5 A 9 2,6% 2,8% 0,23% 2,9%DE 10 A 19 4,1% 5,2% 1,04% 5,5%DE 20 A 49 10,1% 11,4% 1,56% 10,3%DE 50 A 99 11,4% 10,2% 2,86% 20,2%DE 100 A 249 19,5% 21,1% 9,17% 18,5%DE 250 A 499 19,7% 10,7% 4,48% 19,9%DE 500 A 999 13,6% 13,4% 13,45% 0,0%1000 OU MAIS 16,6% 23,5% 66,94% 21,0%Total 100,0% 100,0% 100,00% 100,0%Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

Na medida em que a tipologia proposta baseia-se no maior ou menor conteúdo tecnológico da produção, é de se supor que os diversos tipos de clusters apresentem exigências distintas quanto ao perfil de qualificação da mão de obra. A Tabela 29 aborda esse aspecto, apresentando a uma comparação entre os diversos tipos de clusters quanto a qualificação da mão de obra para o ano de 1997. As informações apresentadas demonstram que, efetivamente, os clusters produtores de calçados (caracterizado como de “baixa tecnologia”) são aqueles que apresentam um emprego

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mais concentrado nas faixas inferiores de qualificação da mão de obra. Em contraste, nos clusters produtores de equipamentos eletrônicos (caracterizado como de “alta tecnologia”) a faixa relativa ao nível superior completo inclui mais de 13% da força de trabalho contratada. Os clusters produtores de caminhões e ônibus encontram-se numa posição intermediária entre esses dois extremos, apresentando um emprego mais concentrado entre as faixas de 8a série completa (1o grau) e de 2o grau completo. Finalmente, os clusters produtores de cerâmica apresentam uma concetração do emprego nas faixas de “média” e “baixa” qualificação da mão de obra, o que o coloca numa posição um pouco mais favorável do que o cluster produtor de calçados. Tabela 29 - Comparação entre tipos de clusters quanto a qualificação da mão de obra - 1997

Calçados - Divisão

Calçados- Classe (máquinas)

Eletrônica Caminhões e Ônibus

Cerâmica

ANALFABETO 0,9% 1,2% 1,1% 0,2% 1,2%4.SER INCOMP 9,6% 8,5% 2,1% 3,5% 8,4%4.SER COMP 23,0% 17,2% 4,8% 13,5% 22,4%8.SER INCOMP 39,3% 28,8% 10,8% 12,0% 20,3%8.SER COMP 12,9% 15,8% 14,5% 29,3% 17,6%2.GR INCOMP 6,6% 8,4% 12,8% 7,9% 7,5%2.GR COMP 4,5% 10,9% 34,6% 17,2% 13,1%SUP. INCOMP 1,4% 3,8% 6,0% 7,8% 3,9%SUP. COMP 1,7% 5,4% 13,4% 8,6% 5,7%IGNORADO 0,1% 0,1% 0,0% 0,0% 0,0%Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

As informações relativas à distribuição do emprego nos diversos clusters por diferentes faixas de remuneração, apresentadas na Tabela 30, corroboram as conclusões do parágrafo anterior, com algumas qualificações. De fato, os clusters produtores de calçados são aqueles nos quais o emprego se apresenta mais concentrado em faixas inferiores de remuneração, em particular entre 1,5 e 3 salários mínimos. A situação dos clusters produtores de cerâmica é relativamente semelhante à observada na produção de calçados, com a diferença de que o emprego encontra-se relativamente mais concentrado na faixa entre 2 e 4 salários mínimos. No caso dos clusters produtores de equipamentos eletrônicos existe uma nítida fragmentação da estrutura de remuneração entre as faixas médias e superiores. No entanto, a demanda por uma mão de obra mais qualificada reflete-se na maior participação da faixa superior de remuneração, acima de 20 salários mínimos, no total do emprego, a qual atinge 7,2%, valor consideravelmente acima do observado nos demais clusters. Os clusters produtores de caminhões e ônibus também apresentam uma fragmentação do emprego entre diferentes faixas de remuneração; entretanto, nesse caso, é possível observar uma maior concentração do emprego nas faixas entre 5 e 10 salários mínimos. Essas informações demonstram que o mercado de trabalho apresenta-se bem mais sofisticado, do ponto de vista institucional, nos clusters de maior conteúdo tecnológico (eletrônica e caminhões e ônibus).

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Tabela 30 - Comparação entre tipos de clusters quanto a remuneração da mão de obra - 1997 Calçados -

Divisão Calçados- Classe

Eletrônica Caminhões e Ônibus

Cerâmica

ATE 0,50 0,1% 0,0% 0,1% 0,2% 0,1%0,51 1,00 1,3% 0,4% 0,7% 0,6% 0,9%1,01 1,50 8,8% 1,3% 1,9% 0,2% 2,7%1,51 2,00 25,3% 6,3% 4,6% 0,7% 5,8%2,01 3,00 33,5% 17,2% 19,1% 3,5% 23,8%3,01 4,00 11,0% 13,1% 14,8% 12,0% 17,9%4,01 5,00 7,4% 12,6% 10,2% 17,9% 10,9%5,01 7,00 5,3% 20,0% 14,8% 27,4% 12,6%7,01 10,00 3,1% 15,8% 12,4% 19,6% 10,7%10,01 15,00 1,9% 9,0% 9,1% 10,1% 7,2%15,01 20,00 0,7% 2,3% 4,3% 4,0% 3,4%MAIS DE 20,0 0,8% 1,8% 7,2% 3,4% 3,8%IGNORADO 0,8% 0,2% 0,7% 0,3% 0,2%Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

O mesmo tipo de procedimento comparativo adotado quanto à estrutura industrial e aos perfis de qualificação e remuneração da mão de obra pode ser utilizado para avaliar o maior ou menor dinamismo dos diversos “tipos” de clusters no período 1994-1997. A tabela 31 apresenta a variação do número de estabelecimentos nesse período, em função de diferentes faixas de tamanho de estabelecimento. Observa-se nitidamente que, quanto a esse aspecto, o cluster que apresenta um comportamento mais favorável é o de caminhões e ônibus, cujo número de estabelecimentos cresceu mais de 32% ao longo do período considerado, crescimento esse relativamente bem distribuído entre as diferentes faixas de tamanho. Os clusters produtores de calçados e cerâmica apresentam um comportamento semelhante, com queda no número de estabelecimentos nas faixas superiores de tamanho e aumento nas faixas inferiores. Os clusters produtores de calçados destacam-se por apresentar uma queda bastante generalizada do número de estabelecimentos nas faixas de tamanho médio e elevado. Finalmente, os clusters produtores de equipamentos eletrônicos apresentam uma certa assimetria de comportamento quanto a esse aspecto, com o número de estabelecimentos reduzindo-se nas faixas médias de tamanho mas aumentando na faixa superior, provavelmente devido à entrada no mercado de novas empresas com tamanho expressivo nessas atividades. Tabela 31 - Variação do número de estabelecimentos (1994-1997) por tamanho de estab Tamanho Calçados Eletrônica Caminhões e

Ônibus Cerâmica

0 EMPREGADOS 23,3% 4,1% -22,2% -13,3% DE 1 A 4 23,2% 5,7% 89,3% 2,6% DE 5 A 9 9,3% -4,0% -27,3% 30,8% DE 10 A 19 -18,1% 10,2% 68,4% -2,1% DE 20 A 49 0,0% 0,9% 23,5% 0,0% DE 50 A 99 -19,8% -17,9% 13,3% 0,0% DE 100 A 249 -39,8% -8,2% 68,8% 7,1% DE 250 A 499 -35,6% -35,5% -33,3% -45,5% DE 500 A 999 -36,8% -18,8% 50,0% -100,0% 1000 OU MAIS -55,6% 60,0% 22,2% 0,0% Total 4,6% 0,2% 32,7% 2,1% Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

A análise comparativa do dinamismo dos diversos tipos de clusters em termos da evolução do emprego por diferentes faixas de tamanho de estabelecimento, baseada em informações

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apresentadas na Tabela 32, também revela resultados interessantes. Os clusters produtores de calçados destacam-se como aqueles nos quais o “ajuste produtivo” baseado na redução de postos de trabalho ocorreu de forma mais generalizada entre as diferentes faixas de tamanho de estabelecimento. Cabe ressaltar que o caráter de “baixa tecnologia” desses clusters, ou o fato dos mesmos poderem ser caracterizados como “intensivos em trabalho”, explica, em parte, esse fenômeno. Seria , inclusive, interessante verificar se esse movimento não tem sido acompanhado por um deslocamento espacial da produção para outras regiões do país nas quais o custo da mão de obra é mais barato. O mesmo tipo de comportamento se reproduz, com menor intensidade, nos clusters produtores de cerâmicas. Nesse caso, a importância das competências acumuladas localmente restringe a possibilidade de deslocamento espacial da produção num ritmo mais intenso, como parece ser o caso dos clusters de calçados. A situação dos clusters de equipamentos eletrônicos e de caminhões e ônibus é bastante distinta. Nesses casos, a análise dos dados revela que a realização de um ajuste produtivo que implica em redução de postos de trabalho tem ocorrido de forma assimétrica entre as diferentes faixas de tamanho de estabelecimento dessas aglomerações. No caso dos clusters de equipamentos eletrônicos, apesar desse ajuste ter ocorrido nas faixas de tamanho “médio-alto”, na faixa de tamanho superior – acima de 1000 empregados - observa-se um aumento do emprego no período considerado. Já no caso dos clusters produtores de caminhões e ônibus, esse ajuste ocorre de maneira bastante diferenciada nas diversas faixas de tamanho. Isso parece indicar que tal ajuste – em grande parte já consumado no período pré-1994 – limita-se a casos pontuais de empresas que se defrontam com pressões competitivas mais intensas nos respectivos mercados de atuação. Tabela 32 - Variação do emprego (1994-1997) por tamanho de estabelecimento

Tamanho Calçados Eletrônica Caminhões e Ônibus

Cerâmica

0 EMPREGADOS 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% DE 1 A 4 12,7% 8,8% 81,0% -2,5% DE 5 A 9 7,4% -1,8% -29,3% 23,2% DE 10 A 19 -16,6% 7,4% 81,8% -0,8% DE 20 A 49 3,6% 0,8% 40,7% -10,5% DE 50 A 99 -19,0% -20,8% 15,8% -1,2% DE 100 A 249 -40,1% -10,1% 71,1% 8,3% DE 250 A 499 -33,6% -37,0% -32,4% -43,7% DE 500 A 999 -42,6% -28,5% 56,1% -100,0% 1000 OU MAIS -47,5% 35,8% -6,0% 10,7% Total -33,7% -9,1% 3,7% -14,9% Fonte: elaboração própria a partir de dados da RAIS

Considerações finais: desdobramentos possíveis da análise A análise realizada procurou discutir a distribuição setorial dos clusters industriais na economia brasileira, utilizando um recorte analítico que ressalta a interdependência entre atividades produtivas no interior desses clusters,. Basicamente, procurou-se utilizar uma metodologia rigorosa para identificação da distribuição espacial-setorial dos clusters industriais, utilizando-se os dados da RAIS como principal fonte de informações. Reconhecendo os problemas decorrentes da ausência de fontes de informações mais bem sistematizadas sobre a estrutura dos clusters industriais existentes na economia brasileira, que extrapole a descrição exaustiva de “estudos de caso”, a análise realizada procurou utilizar elementos objetivos que permitam identificar e detalhar características desses clusters industriais. Nesse sentido, dois aspectos principais foam contemplados na análise realizada. Inicialmente, procurou-se caracterizar sinteticamente diversos tipos de clusters industriais existentes na economia brasileira, identificados com base na

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metodologia proposta. Após a identificação desses clusters, procurou-se avançar no sentido da identificação de características estruturais desses arranjos. A análise realizada procurou também contemplar três aspectos adicionais. O primeiro aspecto refere-se à identificação das diferenças entre clusters localizados em diferentes setores. Procurou-se, nesse caso, verific ar se essas diferenças são suficientemente fortes, de maneira a permitir que a tipologia proposta seja efetivamente utilizada como critério de diferenciação dos arranjos. O segundo aspecto envolveu comparações intertemporais que captassem a trajetória de evolução de determinado cluster ao longo do tempo. Adicionalmente, procurou-se também comparar a estrutura e o dinamismo de determinada aglomeração vis-à-vis outra(s) existentes no mesmo setor. Procurou-se demonstrar, nesse sentido, que uma análise comparativa de clusters industriais presentes em um mesmo tipo de atividade, mas localizados em regiões geográficas, distintas pode ser bastante elucidativa. Com esse intuito, procurou-se avaliar também o desempenho comparativo dos clusters selecionados, investigando-se a estrutura (em termos do tamanho das firmas e da qualificação e remuneração da mão de obra) e o comportamento da tendência à especialização como uma “proxy” do desempenho comparativo entre os mesmos. É possível mencionar também alguns possíveis desdobramentos da análise realizada. Quatro grandes linhas de desenvolvimento poderiam ser exploradas numa análise futura. A primeira delas compreenderia uma análise mais aprofundada da evolução inter-temporal do padrão de especialização das diversas aglomerações, considerando a evolução dos QLs por um período de tempo maior e, inclusive, incorporando à análise outras aglomerações nos diversos tipos de atividades que se caracterizam por apresentar um crescimento particularmente expressivo desses QLs no período recente. Uma segunda linha de desenvolvimento compreenderia a incorporação à análise de informações que permitissem confrontar a evolução da estrutura dos diversos clusters a indicadores de performance econômica e tecnológica (receita operacional, rentabilidade, exportações, patentes, etc.) definidos no plano empresarial. Nesse sentido, a possibilidade de trabalhar-se com micro-dados da RAIS – ao nível das diferentes firmas que fornecem informações – poderia ser de grande valia. Uma terceira linha de desenvolvimento compreenderia a incorporação à análise de informações mais detalhadas sobre o ambiente local onde se inserem os diversos arranjos, como aquelas que dizem respeito a infra-estrutura educacional e à infra-estrutura científico tecnológica. Finalmente, uma quarta linha de desenvolvimento envolveria a realização de uma análise mais detalhada ao nível de “micro-regiões homogêneas”, pois há indícios que, muitas vezes, o processo de aglomeração industrial está mais relacionado a essas micro-regiões do que a municípios específicos. A análise realizada poderia também ser sofisticada, de maneira a considerar a possibilidade de estabelecer-se associações ou correlações entre as dimensões da análise anteriormente mencionadas. Especificamente, é possível se tentar avançar – a partir de uma análise cross-sector - na discussão dos nexos existentes entre o padrão setorial e regional de distribuição destes arranjos e os diferentes modelos de conformação “estrutural” dos clusters industriais. Procurar-se-ia, desse modo, avaliar algumas tendências relacionadas ao processo de aglomeração espacial de indústrias, como, por exemplo: (i) a tendência do processo de aglomeração ser mais nítido em determinados tipos de indústrias e/ou em determinadas regiões; (ii) a tendência de determinados modelos de conformação interna do cluster prevalecerem em determinados setores; (iii) a associação existente entre particularidades regionais e determinados modelos de conformação de clusters; (iv) a associação existente entre determinadas características estruturais desses clusters – como o nível de densidade de seus links internos – e determinadas especificidades setoriais e regionais; (v) a associação existente a dotação de fatores locais e a consolidação de determinados tipos de clusters.; (vi) a comparação de medidas de performance produtiva e tecnológica que sejam relevantes para a análise de diferentes tipos de clusters, considerando especificidades das indústrias associadas; (vii) a associação existente entre determinados fatores institucionais e o

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nível de performance produtiva e tecnológica observado nas referidas aglomerações; (viii) a associação existente arranjos com maiores níveis de performance e determinadas particularidades estruturais desses arranjos Deve-se ressaltar, por fim, que a análise realizada possui uma forte interface com os diversos estudos de caso relativos a “arranjos produtivos locais”, realizados paralelamente por outros projetos financiados pelo IPEA. Considera-se, portanto, que a possibilidade de confrontar as informações gerais sobre os clusters industrias existentes na economia brasileira com uma análise mais pormenorizada sobre algumas dessas aglomerações pode enriquecer consideravelmente os resultados desses projetos.

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Referências Bibliográficas

ALBUQUERQUE, E. M. “Análise da Performance Produtiva e Tecnológica dos Clusters

Industriais na Economia Brasileira”, Projeto IPEA, Relatório Final, ,mimeo, junho, 2000

ANDERSEN, E.S “Theories of Localised Resource-Based Growth and Development –from Marshall to New Evolutionary Economics”, Department of Business Studies, Aalborg University. March, 1996

BELL, M.; ALBU, M. Knowledge systems and technological dynamism in industrial clusters in developing countries. World Development, v. 27, n. 9, pp. 1715-1734, 1999

BELLANDI, M. "The incentives to decentralized industrial creativity in local systems of small firms", Revue d'Economie Industrielle, n. 59, ler trimestre, 1992

BELLET, M. “Une approche indirecte des flux intersectoriels de technologie sur le cas français (1972-1984)”, Economies et Sociétés, Dynamique technologique et organisation; Série W, no 3, 7, pp. 111-133, 1996

BERBERGERON S. , LALLICH, S. e LE BAS, C. Location of innovating activities, industrial structure and techno-industrial clusters in the French economy, 1985-1990. Evidence from US patenting, Research Policy 26, Elsevier, 1998

BEST, M. “The New Competition”, Cambridge, Harvard University Press, 1990

BRITTO, J. “Características estruturais e modus operandi das redes de firmas em condições de diversidade tecnológica”, Dissertação de Doutorado, IE-UFRJ, 1999

BRITTO, J. “Technolgical diversity and industrial networks: an analysis of the modus operandi of co-operative arrangements”, SPRU Eletronic Working Papers Series (Sewp) no 4, SPRU-University of Sussex, janeiro 1998

CAMAGNI, R. (ed), Innovation Networks: Spatial Perspectives. London and New York, Belhaven press, 1991;

CAMAGNI, R. “Inter-firm Industrial Networks: the costs and benefits of cooperative behaviour”, Journal of Industrry Studies, volume 1, n.1 , p.1-16, october 1993

CASSIOLATO, J.E. e BRITTO, J. “Mais além da “guerra fiscal”: políticas industriais descentralizadas no caso brasileiro”, MIMEO, 2000

CASSIOLATO, J.E. e LASTRES, H.M. (eds) “Globalização e Inovação Localizada: experi6encias de sistemas locais no Mercosul”, IBICT/MCT, Brasília, 1999

CASTELLS, M. “The Rise of the Network Society”, Blackwell Publishers, 1996 COOKE, P.; MORGAN, K. The associational economy: firms, regions and innovation. Oxford:

Oxford University, 1998

COOMBS, R.; RICHARDS, A. , SAVIOTTI, P.P. WALSH, V. (eds) “Technological Collaboration. The dynamics of cooperation in industrial innovation”, Edward Elgar, 1996

DeBRESSON, C. (ed) “Economic Interdependence and Innovative Activity: an input-output analyis”, Edward Elgar, 1996

DEBRESSON, C. and HU, X. ”Identifying Clusters of Innovative Activity: A New Approach and a Toolbox”, in: .Boosting Innovation: The Cluster Approach, OECD, 1999

DIGIOVANNA, S. “Industrial Districts and Regional Economic Development: a Regulation Approach”, Regional Studies, v.30, p. 373-386, 1996

DINIZ, C. C. A dinâmica regional recente da economia brasileira e suas perspectivas. Brasília: Ipea, jun. 1995 (Texto para discussão, 375)

DINIZ, C. C. e CROCCO, M. A. Reestruturação Econômica e Impacto Regional: o novo mapa da indústria brasileira”, Revista Nova Economia , v.6, no 1, pp.77-103, julho 1996

DUNNING, J.H. Alliance Capitalism and Global Business, Routledge, London., 1997 GAROFOLI, G. "Economic Development, Organization of Production and Territory", Revue

d'Economie Industrielle , n. 64, 2er trimestre, 1993

38

HÄMÄLÄINEN, T.J. e SCHIENSTOCK, G. “Innovation Networks and Network Policies”, mimeo, 2000

KRUGMAN, P. Geography and trade, MIT-Press, Cambridge Mass.., 1991 LAKSHMANAN, T.R. e OKUMURA, M. “The nature and evolution of knowledge networks in

Japanese Manufacturing”, Papers in Regional Science; The Journal of the RSAI 74; 1; pp.63-86; 1995

LAZONICK, W. “Industry clusters versus global webs: organizational capabilities in the american economy”, Industrial Corporate Change, volume 2, no 1, 1993

LEONCINI, R., MAGGIONI, M.A. e MONTRESOR, S. “Intersectoral innovation flows and national technological systems: network analysis for comparing Italy and German”, Research Policy, 25, 415-430, 1996

LIPIETZ, A. e LEBORGNE, D. "L'après-fordisme: idées fausses et questions ouvertes", Problèmes Economiques, no 2260, 13-24, 29 janvier 1992

LUNDVALL B.-Å. (ed.) National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, Pinter, London, 1992.

MAILLAT, D., CREVOISIER, O, LECOQ, B. ”Innovation Networks and Territorial Dynamics; a Tentative Typology” in: JOHANSSON, B., KARLSSON, C., WESTIN, L. (eds) “Patterns of a Network Economy”, Springer-Verlag, 1994

MARKUSEN, A. “Sticky places in slippery space: a typology of industrial districts”, Economic Geography, pp 293-313, 1994

MARSHALL A. Principles of Economics, Macmillan, London, 1890.

MENARD, C. “Inside the black box: the variety of hierarchical forms”, in: GROENEWEGEN, J. (ed) “Transaction Costs Economics and Beyond”, Kliver Academic Press, 1995

MONTFORT, M. J. A la recherche des filières de production, Economique et Statistique 151, Paris., 1993

NELSON, R.R. (ed.) National Innovation Systems. A Comparative Analysis, Oxford University Press, New York/Oxford, 1993.

NUTI, F. e CAINELLI, G. “Changing directions in Italy’s manufacturing industrial districts: the case of the Emilian footwear districts of Fusignano and San Mauro Pascoli”, Journal of Industry Studies, volume 5, no 3, pp 104-118, December, 1996

OECD “Networks of enterprises and local development”, OECD, 1996 OECD, “Boosting Innovation: The Cluster Approach”, OECD Proceedings, 1999

OECD, “Manging National Innovation Systems”, OECD, 1999

PACHECO, C. A. Novos padrões de localização industrial?: tendências recentes dos indicadores da produção e do investimento industrial. Brasília: Ipea, , mimeo, maio 1998

PIORE, M. e SABEL, C. The Second industrial Divide, New York, Basic Books, 1984 PORTER, M. “Clusters and new economics of competition”, Harvard Business Review,

November-December, 77-90, 1998

PORTER, M.e. The Competitive Advantage of Nations, Macmillan, London., 1990 PRATT, A. “The emerging shape and form of innovation networks and institutions”, in:

SIMMIE, J. (ed) “Innovation, Networks and Learning Regions”, Regional Studies Association, Regional Policy and Development Series no 18, London, 1997

PROCHNICK, V. “Redes de firmas em setores intensivos em tecnologia no Brasil”. Dissertação de Doutorado. Coppe-UFRJ, Dezembro, 1996

PYKE, P. “Small firms, technical services and inter-firm cooperation”, Research Series no 99, International Institute for Labour Studies, ILO, Geneva, 1994

PYKE, P. e SENGENBERGER, W. (eds) “Industrial districts and local economic regeneration”, International Institute for Labour Studies, Geneva, 1992

RABELLOTTI, R. “External economies and cooperation in industrial districts: a comparison of Italy and Mexico”, PhD Thesis, Institute od Development Studies (IDS), University of Sussex, 1995

39

RABELLOTTI, R. e SCHMITZ, H. “The internal heterogeneity of industrial districts in Italy, Brazil and Mexico”, IDS Working Paper, 59, University of Sussex, 1997

ROELANDT, T.J. A. and HERTOG, P.(eds).Boosting Innovation: The Cluster Approach, OECD, 1999

RUAS, R.L., GITAHY, L., RABELO, F., ANTUNES, E. “Inter-firm relations, collective efficiency and employment in two brazilian clusters”, Working Paper, World Employment programme Research, International labour Office, Geneva, March, 1994

SABÓIA, J. “Desconcentração Industrial no Brasil nos Anos 90: um enfoque regional”, mimeo, 2000

SAXENIAN, A. "The origins and dynamics of production networks in Silicon Valley", Research Policy, 20, 423-437, North-Holland, 1991

SAXENIAN, A.L. “Inside-out: regional networks and industrial adaptation in Silicon Valley and Route 128”, Cityscape, 1995Schmitz e Musyck (1994),

SCHMITZ, H. “Collective efficiency and increasing returns”, IDS Working Paper 50, March, 1997

SCHMITZ, H. “Collective Efficiency: growth path for small-scale industry”, The Journal of Development Studies, vol.31, no 4, April, 1995

SCHMITZ, H. “Small shoemakers and fordist giants: a tale of a supercluster”, World Development, vol.23, no 1, p 9-28, 1995

SCHMITZ, H. e MUSYCK, B. “Industrial districts in Europe: policy lessons for developing countries”, World Development, vol.23, no 1, p 9-28, 1995

SCHMITZ, H. e NADAVI, K. “Industrial clusters in less development countries: review of experiences and research agenda”, IDS Discussion Paper, University of Sussex, january, 1994

SIMMIE, J. (ed) “Innovation, Networks and Learning Regions”, Regional Studies Association, Regional Policy and Development Series no 18, London, 1997

SPIELKAMP, A. and VOPEL, K “Mapping Innovative Clusters in National Innovation Systems” in: .Boosting Innovation: The Cluster Approach, OECD, 1999

STORPER, M. e HARRISON, B. "Flexibility, hierarchy and regional development: the changing structure of industrial production systems and their forms of governance in the 1990s", Research Policy, n.20, 407-422, 1991

STORPER, M. e SCOTT, A. (eds) “Pathways to industrial and regional development”, Routledge, 1992

UNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) “Ppolicy issues relevant to inter-firm cooperation, clustering and networking”, TD/B/COM.3/19, October 1998

UNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) “Promoting and sustaining smes clusters and networks for development”, TD/B/COM.3/EM.5/2, June 1998

VERBEEK, H “Innovative Clusters: Identification of value-adding production chains and their networks of innovation, an international studies” Doctoral Thesis, Faculteit der Economische Wetenschappen van de Erasmus Universiteit te Rotterdam, 1999

Tabela 1 - Participação de regiões no total do emprego de diferentes gêneros da indústria – RAIS - 1996 SP RS MG RJ SC PR NE

(s/BA) BA CO ES N0

Ind Transformaçào 41,9 10,1 9,6 8,3 6,2 6,1 8,6 2 3 1,4 2,6Extrativa Mineral 14,6 4,2 25,9 13,4 4,1 4,4 10,4 4,9 5,5 5,8 6,7Minerais Não Metálicos 34,4 5 13,7 9,4 7,8 7,3 10,2 2,9 4 3,7 1,6Metalurgia 46,7 10,2 16,8 10 4,2 3 2,9 1,3 1,9 1,7 1,4Mecânica 54 12,4 6,3 5,1 9 6,8 2,4 1,4 0,9 2,5Mat. Elétrico e de Comunicações 61,2 4,7 6,1 6 1,8 4,8 4,4 0,9 9,5Material de Transporte 70,4 6,9 10 4,2 2,2 3,1 0,6 0,5 0,7 1,5

Papel, Papelão, Editorial 46,7 5,7 6,9 13,7 5,3 7,6 5,5 2,4 3,3 1,5 1,3Química 53,5 6,3 6 12,2 4,1 4,8 5,4 3,9 2 1,4Têxtil 40,2 4,1 10,7 9,9 11,6 5,1 12,6 1,1 2,3 1,8 0,7Calçados 22 54,4 8,9 1,9 2,1 1,1 8,3 0,5 0,2Alimentos e Bebidas 30,7 7,8 8,7 6,3 4,8 7,8 20,1 3,1 6,6 2,5

Tabela 2 - Índice de especialização setorial do emprego por gênero da indústria para diferentes regiões – RAIS -1996

SP RS MG RJ SC PR NE (s/BA)

BA CO ES N0

Ind Transformaçào 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1Extrativa Mineral 0,35 0,42 2,70 1,61 0,66 0,72 1,21 2,45 1,83 4,14 2,58Minerais Não Metálicos 0,82 0,50 1,43 1,13 1,26 1,20 1,19 1,45 1,33 2,64 0,62Metalurgia 1,11 1,01 1,75 1,20 0,68 0,49 0,34 0,65 0,63 1,21 0,54

Mecânica 1,29 1,23 0,66 0,61 1,45 1,11 0,28 0,7 0,30 0,00 0,96Mat. Elétrico e de Comunicações 1,46 0,47 0,64 0,72 0,29 0,79 0,51 0 0,30 0,00 3,65Material de Transporte 1,68 0,68 1,04 0,51 0,35 0,51 0,07 0 0,17 0,50 0,58Papel, Papelão, Editorial 1,11 0,56 0,72 1,65 0,85 1,25 0,64 1,2 1,10 1,07 0,50Química 1,28 0,62 0,63 1,47 0,66 0,79 0,63 1,95 0,67 0,00 0,54Têxtil 0,96 0,41 1,11 1,19 1,87 0,84 1,47 0,55 0,77 1,29 0,27Calçados 0,53 5,39 0,93 0,23 0,34 0,18 0,97 0 0,17 0,00 0,08Alimentos e Bebidas 0,73 0,77 0,91 0,76 0,77 1,28 2,34 1,55 2,20 0,00 0,96

41

Tabela 3 - Participação de regiões no total do patentes solicitadas em diferentes gêneros da indústria SP RS MG RJ SC PR NE

(s/BA) BA CO ES N0

Ind Transformaçào 62,80% 5,06% 8,04% 16,69% 3,10% 2,50% 0,37% 0,63% 0,23% 0,37% 0,20%

Extrativa Mineral 9,72% - 29,17% 5- 1,39% - - 8,33% 1,39% - -

Minerais Não Metálicos 71,07% - 4,96% 11,57% 1,65% 8,26% 0,83% 0,83% - - 0,83%

Metalurgia 49,50% 4,14% 26,32% 14,91% 2,01% 1,75% 0,25% 0,25% 0,13% 0,75% -

Mecânica 76,29% 8,57% 0,90% 5,48% 3,49% 2,69% 0,70% 0,50% 0,20% 0,70% 0,50%

Mat. Elétrico e de Comunicações 75,97% 4,07% 1,55% 6,78% 9,69% 0,97% - - 0,78% - 0,19%

Material de Transporte 80,08% 8,05% 1,53% 6,90% - 3,45% - - - - -

Papel, Papelão, Editorial 85,25% 1,64% 1,64% 8,20% - 3,28% - - - - -

Química 32,60% 1,79% 2,39% 58,25% - 3,18% 0,20% 1,59% - - -

Têxtil 71,79% - 7,69% 7,69% 7,69% - 5,13% - - - -

Calçados 64,52% 12,90% 19,35% 3,23% - - - - - - -

Alimentos e Bebidas 89,33% 1,33% - 2,67% 1,33% 5,33% - - - - -

Fonte: INPI

42

Quadro 1 – Critérios para seleção de atividades “relevantes” visando a identificação de clusters Estado/Região

1) Importância de cada atividade no total do emprego no

estado/região

2) Importância de cada região/estado no total do emprego

setorial

3) índice de “especialização setorial” de estados/regiões

SUL . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 30%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,15.

NORDESTE . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 20%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,15.

NORTE . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 10%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,15.

CENTRO-OESTE

. participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 10%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,15.

SP . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 60%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,20.

RJ . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 15%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,20.

MG . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 15%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,20.

ES . participação no emprego total superior a 3%

. participação da região no total do emprego setorial superior a 4%.

. índice de “especialização setorial” igual ou superior a 1,75.

43

Quadro 2 – Atividades “relevantes” segundo os critérios mencionados visando a identificação de clusters (atividades listadas em ordem decrescem\nte

de relev6ancia) Estado/Região

1) Importância de cada atividade no total do emprego no estado/região

2) Importância de cada região/estado no total do emprego setorial

3) índice de “especialização setorial” de estados/regiões

SUL Calçados; Máquinas, equipamentos e instalações, inclusive peças e acessórios; Indústria da madeira; Artigos do vestuário e acessórios; Abate e preparação de aves; Indústria do mobiliário; Outras indústrias têxteis

Extr. de carvão mineral e outros combustíveis minerais; Beneficiamento de arroz; Indústria da madeira; Óleos vegetais em bruto; Alimentos para animais; Abate de animais (exceto aves) e preparação de carnes ; Moagem de trigo; Refino de óleos vegetais e fab.de gorduraspara alimentação

Calçados; Abate e preparação de aves; Couro e peles e fabricação de artigos de viagem; Indústria da madeira; Moagem de trigo; Indústria do fumo; Aparelhos e equipamentos elétricos peças e acessórios; Outras indústrias têxteis; Fabricação de papel, papelão e artefatos de papel; Tratores e máquinas rodoviárias, inclusive peças e acessórios; Máquinas, equipamentos e instalações, inclusive peças e acessórios; Equipamentos para produção e distribuição de energia elétrica

NORDESTE Indústria do açúcar; Beneficiamento, fiação e tecelagem de fibras têxteis naturais; Artigos do vestuário e acessórios; Indústria de bebidas; Destilação de álcool; Calçados

Indústria do açúcar; Petroquimica básica e intermediária; Benef ic., fiação e tecelagem de fibras têxteis naturais; Indústria de bebidas

Indústria do açúcar; Extração de petróleo e gás natural; Petroquimica básica e intermediária; Beneficiamento, fiação e tecelagem de fibras têxteis naturais; Destilação de álcool; Indústria de bebidas; Indústria do fumo; Elementos químicos não-petroquímicos ou carboquímicos; Artigos do vestuário e acessórios; Peças e estruturas de cimento, concreto efibrocimento; Metalurgia dos não-ferrosos

NORTE Receptores de tv, rádio e equipamentos de som; Indústria de bebidas; Aparelhos e equipamentos elétricos peças e acessórios; Material e aparelhos eletrônicos e de comunicações; Fabricação de outros veículos

Receptores de tv, rádio e equipamentos de som; Fabricação de outros veículos

Receptores de tv, rádio e equipamentos de som; Fabricação de outros veículos. Aparelhos e equipamentos elétricos peças e acessórios; Indústria de bebidas; Material e aparelhos eletrônicos ede comunicações; Indústria naval, inclusive reparação; Artigos de material plástico

CENTRO-OESTE

Destilação de álcool; Indústria de bebidas; Resfriamento e preparação do leite e laticínios; Preparação de conservas de frutas e legumes, inclusive sucos e condimentos; Indústria da madeira; Editorial e gráfica

Preparação de conservas de frutas e legumes, inclusive sucos e condimentos

Destilação de álcool; Preparação de conservas de frutas e legumes, inclusive sucos e condimentos; Resfriamento e preparação do leite e laticínios; Indústria de bebidas; Peças e estruturas de cimento, concreto efibrocimento; Indústria da madeira; Moagem de trigo; Editorial e gráfica

44

SP Máquinas, equipamentos e instalações,

inclusive peças e acessórios; Motores e peças para veículos; Outros produtos metalúrgicos; Automóveis, caminhões e ônibus; Artigos do vestuário e acessórios; Indústria editorial e gráfica; Papel, papelão e artefatos de papel; Artigos de material plástico

Motores e peças para veículos; Resinas, fibras artificiais e sintéticas e elastômeros; Material e aparelhos eletrônicos e de comunicações; Perfumaria, sabões e velas; Fiação e tecelagem de fibras têxteis artificiaisou sintéticas; Automóveis, caminhões e ônibus; Outros veículos; Laminados plásticos; Indústria farmacêutica; Máquinas, equipamentos e instalações; Tratores e máquinas rodoviárias; Outros produtos metalúrgicos

Motores e peças para veículos; Resinas, fibras artificiais e sintéticas e elastômeros; Material e aparelhos eletrônicos e de comunicações; Indústria de perfumaria, sabões e velas; Fiação e tecelagem de fibras têxteis artificiais ou sintéticas; Automóveis, caminhões e ônibus; Laminados plásticos; Indústria farmacêutica; Máquinas, equipamentos e instalações, inclusive peças e acessórios; Tratores e máquinas rodoviárias, inclusive peças e acessórios; Outros produtos metalúrgicos; Aparelhos e equipamentos elétricos peças e acessórios; Condutores e outros materiais elétricos, exclusive para veículos; Metalurgia dos não-ferrosos

RJ Indústria editorial e gráfica; Artigos do vestuário e acessórios; Outros produtos metalúrgicos; Outros produtos de minerais não-metálicos; Indústria do mobiliário; Máquinas, equipamentos e instalações, inclusive peças e acessórios; Produtos químicos diversos; Indústria farmacêutica; Resfriamento e preparação do leite e laticínios

Indústria naval, inclusive reparação; Extração de petróleo e gás natural; Elementos químicos não-petroquímicos ou carboquímicos; Indústria farmacêutica; Siderurgia; Indústria editorial e gráfica

Indústria naval, inclusive reparação; Extração de petróleo e gás natural; Produção de elementos químicos não-petroquímicos ou carboquímicos; Indústria farmacêutica; Siderurgia; Editorial e gráfica; Laminados plásticos; Indústria de bebidas; Fundidos e forjados de aço; Outras indústrias têxteis

MG Siderurgia; Beneficiamento, fiação e tecelagem de fibras têx teis naturais; Automóveis, caminhões e ônibus; Resfriamento e preparação do leite e laticínios; Outros produtos metalúrgicos; Artigos do vestuário e acessórios; Outros produtos de minerais não-metálicos

Siderurgia; Adubos, fert ilizantes e corretivos do solo; Cimento e clinquer; Resfriamento e preparação do leite e laticínios; Benefic., fiação e tecelagem de fibras têxteis naturais; Fabricação e reparação de veículos ferroviários; Metalurgia dos não-ferrosos; Automóveis, caminhões e ônibus

Siderurgia; Adubos, fertilizantes e corretivos do solo; Cimento e clinquer; Resfriamento e preparação do leite e laticínios; Beneficiamento, fiação e tecelagem de fibras têx teis naturais; Fabricação e reparação de veículos ferroviários; Metalurgia dos não-ferrosos; Elementos químicos não-petroquímicos ou carboquímicos; Automóveis, caminhões e ônibus; Indústria do fumo; Peças e estruturas de cimento, concreto efibrocimento; Fundidos e forjados de aço.

ES Artigos do vestuário e acessórios; Siderurgia; Outros produtos de minerais não-metálicos; Celulose e pasta mecânica; Beneficiamento, fiação e tecelagem de fibras têx teis naturais; Indústria de bebidas; Indústria do mobiliário; Resfriamento e preparação do leite e laticínios

Celulose e pasta mecânica; Siderurgia; Outros produtos de minerais não-metálicos

Celulose e pasta mecânica; Fabricação e reparação de veículos ferroviários; Cimento e clinquer; Siderurgia; Outros produtos de minerais não-metálicos; Indústria do café; Artigos do vestuário e acessórios; Peças e estruturas de cimento, concreto efibrocimento; Resfriamento e preparação do leite e laticínios

45

Quadro 3 – Aglomerações industriais segundo a faixa de número de empregados na indústria de transformação e extrativa mineral – 1997 Região Estado 5/10 mil 10/50 mil 50/100

mil + de 100 mil

Total Micro regiões com mais de 10 mil empregos industriais (em ordem de tamanho)

Rondônia 1 - - - 1 - Acre - - - - 0 - Amazonas - - 1 - 1 Manaus Roraima - - - - 0 - Pará 1 1 - - 2 Belém Amapá - - - - 0 -

Norte

Tocantins - - - - 0 - Maranhào 2 - - - 2 - Piauí - 1 - - 1 Teresina Ceará 3 - 1 - 4 Fortaleza Rio Grande do Norte 3 1 - - 4 Natal Paraíba - 2 - - 2 João Pessoa, Campina Grande Pernambuco 3 2 1 - 6 Recife; Mata Meridional; Mata Setentrional Alagoas 1 2 - - 3 São Miguel dos Campos; Maceió Sergipe - 1 - - 1 Aracaju

Nordeste

Bahia 1 1 - - 2 Salvador Minas Gerais 10 12 4 1 23 Belo Horizonte; Juiz de Fora; Divinópoilis Ipatinga;

Uberlândia; Sete Lagoas; Poços de Caldas; Ubá; Vraginha Montes Claros; Itabira; Pouso Alegre; Uberaba

Espírito Santoi 2 2 - - 4 Vitória; Cachoeiro do Itapemirim Rio de Janeiro 4 3 - 1 8 Rio de Janeiro; Vale do Paraíba; Região Serrana; Nova

Friburgo

Sudeste

São Paulo 9 24 4 2 39 São Paulo; Campinas; Guarulhos; São José dos Campos; Sorocaba; Osasco; Jundiaí; Limeira; Moji das Cruzes; Itapecirica da Serra; Piracicaba; Ribeirão Preto; Moji -Mirim; Santos; São José do Rio Preto; Jaú; Bragança Paulista; Araraquara; Franca; São Carlos; Birigui; São João da Boa Vista; Marília; Tatuí; Jaboticabal; Guaratinguetá; Rio Claro; Presidente Prudente; Pirassununga

46

Parná 8 5 - 1 14 Curitiba; Londrina; Maringá; Apucarana; Ponta Grossa;

Toledo Santa Catarina 5 8 2 - 15 Blumenau; Joinville; Criciúma; Joacaba; Chapecó; São bento

do Sul; Rio do Sul; Florianópolis; Tubarão; Canoinhas

Sul

Rio Grande do Sul 8 7 1 1 17 Porto Alegre; Caxias do Sul; Gramado-Canela; Lajeado-Estrela; Santa Cruz do Sul; Montenegro; Pelotas; Passo Fundo

Mato Grosso 1 1 - - 2 Cuiabá; Mato Grosso do Sul 2 - - - 2 Goiás - 2 - - 2 Goiânia; Anápolis

Centro-Oeste

Distrito Federal - 1 - - 1 Brasília TOTAL 64 76 10 6 156 Fonte: Sabóia (2000)

47

Quadro 4 - Especialização Setorial De Aglomerações Industriais No País Com Mais De 5 Mil Empregados Na Indústria - Part Do Setor No Total Do Emprego Da Aglomeração - 1997

Extrativa Mineral % Metalúrgica (continuação) % Mecânica %

OURO PRETO - MG 56,4 MARÍLIA - SP 18,3 SÃO CARLOS - SP 37,3 ITABIRA - MG 42,7 IMPERATRIZ - MA 17,9 IJUÍ – RS 36,4 MACAÉ - RJ 36,4 VARGINHA - MG 16,9 ARARAQUARA - SP 21,1 MOSSORÓ - RN 35,9 BELO HORIZONTE - MG 16,4 JOINVILLE - SC 19,3 FORMIGA - MG 16,5 MOGI DAS CRUZES - SP 16,2 PIRACICABA - SP 17,8 CACHOEIRO DO ITAPEMIRIM - ES 16,1 CAXIAS DO SUL - RS 16 PASSO FUNDO - RS 16,5 ARACAJÚ - SE 15,1 PARA DE MINAS - MG 16 Materia elétrico e de comunicação %

Prod. Minerais Não Metálicos % GUARULHOS - SP 15,5 ITAJUBÁ - MG 40,9 CACHOEIRO DO ITAPEMIRIM - ES 51 SÃO JOSÉ DO RIO PRETO -SP 15,5 MANAUS - AM 35,9 ITAJAÍ - SC 31,7 JBOTICABAL - SP 15,5 Material de transporte % PIRASSUNUNGA - SP 29,9 JUIZ DE FORA - MG 15,3 BOTUCATU - SP 24,3 SÃO JOÃO DA BOA VISTA - SP 23,7 ITAMARACÁ - PE 15,2 SÃO JOSÉ DOS CAMPOS - SP 22,5 CRICIÚMA - SC 22,7 POÇOS DE CALDA S- MG 14,5 GUARATINGUETÁ - SP 22,1 CAMPOS - RJ 22,4 Calçados % BELO HORIZONTE - MG 19,7 FORMIGA - MG 19,1 SOBRAL - CE 78,2 VOTUPORANGA - SP 17,4 TUBARÃO - SC 17,5 GRAMADO-CANELA - RS 68,3 GUARULHOS - SP 16,7 POÇOS DE CALDAS - MG 17,5 FRANCA - SP 66,5 CAXIAS DO SUL - RS 15,1 TATUÍ - SP 17 BIRIGUI - SP 53,9 Papel, Editorial e Gráfica % PASSOS - MG 15,4 OSÓRIO - RS 47,9 CAMPOS DE LAGES - SC 29

Metalúrgica % MONTENEGRO - RS 46,1 GUARAPUAVA - PR 26,5 IPATINGA - MG 73 LAJEADO-ESTRELA - RS 39,7 BRASÍLIA - DF 21,1 CONSELHEIRO LAFAIETE - MG 70 CARIRI - CE 31,9 LINHARES - ES 17,3 LAJEADO-ESTRELA - RS 59,8 PACAJUS - CE 27 FRANCO DA ROCHA SP 16,9 BARRA DO PIRAÍ - RJ 37,8 PORTO ALEGRE - RS 24,4 JOCABÁ - SC 16,8 SANTOS - SP 36,4 CARAZINHO - RS 22,7 BAURU - SP 16,5 SETE LAGOAS - MG 34,2 CAMPINA GRANDE - PB 21,2 CURITIBANOS - SC 15,9 SÃP JERÔNIMO - RS 31,1 GUAPORÉ - RS 20,6 CATAGUASES - MG 15,8 ROSÁRIO - MA 29 JAU - SP 17,8 CANOINHAS - SC 15,3 ITABIRA - MG 28,7 JOÃO PESSOA - PB 15,1 MOJI DAS CRUZES - SP 15,2 IJUÍ - RS 24,2 PIRASSUNUNGA - SP 15,1 DIVINÓPOLIS - MG 22,9 VALE DO PARAÍBA - RJ 21,8 SÃO JOSÉ DOS CAMPOS - SP 20,3 POUSO ALEGRE - MG 19,7 JUNDIAÍ - SP 19,5

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Madeira e mobiliário % Química, Prod. Farmacêuticos, % Têxtil, Vestuário e Tecidos (continuação) %

PARAGOMINAS - MG 95,6 SÃO JERÔNIMO - RS 37,3 CAMPINA GRANDE - PB 30,2 SINOP - MT 90,9 ITAPECERICA DA SERRA - SP 32,3 TEREZINA - PI 29,6 UNIÃO DA VITÓRIA - PR 74,2 SALVADOR - BA 30,7 REG. SERRANA - RJ 29,4 JI-PARANÁ- RO 68,9 GUARATINGUETÁ - SP 29,2 ARACAJÚ - SE 29,3 CURITIBANOS - SC 64,5 RIO CLARO - SP 25,9 DIVINÓPOLIS - MG 28,8 SÃO BENTO DO SUL - RS 62,4 LITORAL LAGUNAR - RS 25,3 JOINVILLE - SC 26,4 IMPERATRIZ - MA 55,5 SANTOS - SP 23 ANÁPOLIS - GO 26,4 UBÁ - MG 55,3 FRANCO DA ROCHA - SP 21,8 JOÃO PESSOA - PB 24,7 CANOINHAS - SC 55,2 OSASCO - SP 20,7 LONDRINA - PR 24,6 GUARAPUAVA - PR 55,2 UBERABA - MG 20,4 MARINGÁ - PR 24,3 VACARIA - RS 49,9 RIO DE JANEIRO - RJ 19,4 BOTUCATU - SP 23,4 VOTUPORANGA - SP 49,1 MOGI DAS CRUZES - SP 17,4 TUBARÃO - SC 22,8 CAMPOS DE LAGES - SC 39,3 SÃO PAULO - SP 15,9 CORNÉLIO PROCÓPIO - PR 22,7 LINHARES - ES 34,4 CRICIÚMA - SC 15,6 ARARAQUARA - SP 22 APUCARANA - PR 31,7 ANÁPOLIS - GO 15,6 CAMPINAS - SP 21,7 PONTA GROSSA - PR 30,2 CAMPINAS - SP 15,3 TATUÍ - SP 21,7 BELEM - PA 27,4 GUARULHOS - SP 15,2 PASSOS - MG 21,6 CASCAVEL PR 26,9 JUNDIAÍ - SP 15,1 CRICIÚMA - SC 21,2 JOCABÁ - SC 24,3 Têxtil, Vestuário e Tecidos % AMPARO - SP 20,9 ITAJAÍ - SC 24 BLUMENAU - SC 63,3 GOIÂNIA - GO 20 RIO DO SUL - SC 23 MACAIBA - RN 60,1 SÃO SEBASTIÃO DO PARAÍSO - MG 20 FRANCISCO BELTRÃO - PR 23 NOVA FRIBURGO - RJ 55,3 POUSO ALEGRE - MG 18,6 SÃO JOSÉ DO RIO PRETO - SP 20,3 COLATINA - ES 51,5 APUCARANA - PR 18,5 TUBARÃO - SC 19,6 MONTES CLAROS - MG 51,3 OURINHOS - SP 18,2 XANXERÊ - SC 18,6 NATAL - RN 48,9 VITÓRIA - ES 17,8 OSÓRIO – RS 18,2 CATAGUASES - MG 47,7 UMUARAMA - PR 17,1 CAXIAS DO SUL - RS 17,2 PACAJUS - CE 44,9 FEIRA DE SANTANA - BA 15,9 CHAPECÓ – SC 16,9 CIANORTE - PR 37,9 RECIFE - PE 15,4

Borracha, Fumo, Peles e diversos % FORTALEZA - CE 36,3 OURO PRETO - MG 15,4 SANTA CRUZ DO SUL - RS 34,3 JUIZ DE FORA - MG 35 FRANCISCO BELTRÃO - PR 15,2 GUAPORÉ - RS 23,2 BARBACENA - MG 34,5 LINS - SP 20,1 BARRA DO PIRAÍ - RJ 34,5 UBERLÂNDIA - MG 19,2 CARAZINHO - RS 33,4 FEIRA DE SANTANA - BA 18,1 FORMIGA - MG 33,3 FRANCA - SP 16,9 PARÁ DE MINAS - MG 33,2 SÀO CARLOS - SP 16,1 BRAGANÇA PAULISTA - SP 33,1

RIO DO SUL - SC 30,8 VALE DO IPOJUCA - PE 30,6

Fonte: Sabóia (2000)

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Quadro 5 - Lista de “clusters” industriais identificados a partir de estudos de caso Estado Cidade-Região Setor/ Atividade Características 1) Santa Catarina

Criciúma Cerâmica Seis grupos principais de atores: as empresas cerâmicas, fornecedores de insumos, as empresas fornecedoras de máquinas e equipamentos, as instituições de ensino técnico, as instituições de tecnologia e as instituições de coordenação. Identificação de um total de 41 atores de maior importância localizados na área e diretamente envolvidos no cluste

Florianópolis Software Empresas da área de software já consolidadas ou em fase de consolidação com apoio do SOFTPOLIS (unidade local do programa SOFTEX 2000) e empresas já consolidadas na área de sistemas eletrônicos. Forte articulação com universidade.

Vale do Itajaí Têxtil-Vestuário Reestruturação da cadeia produtiva visando a segmentação e a especialização de empresas nas etapas de produção/distribuição. Perda de importância do segmento de fiação, subcontratação no segmento de tinturaria e atualização tecnológica no segmento de tecelagem, particularmente no caso dos tecidos de malhas. Expansão para o Segmento de confecção e na relação com o mercado consumidor. Montagem de arranjo institucional (a ser denominado de Fundação Blumenau Fashion) com vistas a dotar a região de competências na etapa de confecção.

Nordeste Eletro-metal-mecânico

Inserção de empresas em redes nacionais e mundiais de produção, enquanto a articulação com empresas locais e regionais é ainda incipiente, apesar do crescimento observado nos últimos dois a três anos. Reorganização interna de produtores visando a criação de redes de subcontratação. Terceirização de serviços de apoio e atividades produtivas de baixa densidade tecnológica (confecção de caixas de embalagem, limpeza de peças, montagem de componentes com uso intensivo de mão-de-obra, etc).

2) Paraná Curitiba Telecomunicações Desenvolvimento de centro de competências na área de comutação pela Siemens-Equitel. Impacto em termos da criação de empresas locais por guns técnicos da firma decidiram abrir seus próprios negócios. Busca de aprofundamento da articulação com infra-estrutura local de C&T.

Maringá Confecções Reflexo da expansão da indústria de confecção no norte do estado, que contam com mais de 1.000 empresas instaladas na região, das quais 350 em Maringá, a partir de incentivos do governo estadual.

São José dos Pinhais

Automobilística Reflexo da instalação de fábricas da Renault, Audi e Chrysler, a partir do apoio do governo do estado, visando exploração do mercado do Mercosul. Efeitos dinâmicos em termos da instalação de fornecedores. Exemplo: instalação de fábrica de sistemas de distribuição elétrica para veículos (chicotes elétricos) em Irati, no Sul do estado pela Siemens.

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3) Rio Grande do Sul

Vale do Rio Pardo

Fumo Presença de grandes empresas que sub-contratam a produção local, condicionando a organização e desenvolvimento do espaço local com vistas a garantir vantagens competitivas. Apesar da organização da produção de fumo in natura na região apresente uma dimensão territorial considerável, as etapas referentes à distribuição e comercialização de fumo e de cigarros, são organizados fora da região, em nível mundial. Essa articulação da produção entre uma escala global e outra local resultou no estabelecimento de uma forma de coordenação hierárquica.

Porto Alegre Autopeças Setor agrega cerca de 120 empresas dedicadas à fabricação de peças e componentes para diferentes tipos de veículos, onde se incluem, além dos automóveis, ônibus, caminhões e implementos agrícolas. Predomínio de empresas de pequeno e médio porte. Forte vinculação ao segmento de máquinas e implementos agrícolas. Dificuldade para inserção enquanto fornecedoras de primeira linha de montadoras de autos devido à distância, fator que pode ser amenizado com instalação de montadora no estado (GM). Dependência do mercado de reposição. Relações estabelecidas com fornecedores do setor de autopeças constituem universo heterogêneo. Mesmo empresas que vêm fornecendo sistemas e componentes para as montadoras ainda apresentam um processo de produção verticalizado.

. Vale do Sinos . Vale do

Parnhana . Vale do Alto

Taquari

Coureiro-Calçadista

Diferenças entre subgrupos com diferenças no tipo de calçado (masculino, feminino, infantil,...), no tipo de material (couro, plástico, tecido. Especialização local em calçados femininos de couro. Três tipos possíveis de relações de subcontratação se destacam. O primeiro deles baseia-se na contratação temporária de oficinas manuais de origem familiar para a realização de etapas menos complexas do processo de produção. O segundo tipo baseia-se na contratação de oficinas de costura, que recebem peças de couro cortadas e as instruções relativas ao trabalho que deve ser feito das firmas contratantes. O terceiro tipo de relação baseia-se na contratação de oficinas responsáveis pela geração de partes pré-fabricadas a serem incorporadas ao produto. Estes diversos tipos de relacionamento estão associados à pré-definição de ordens a serem atendidas pelas firmas subcontratadas, envolvendo contratos periodicamente revistos em função do comportamento do mercado. Atividades que permitem os maiores ganhos financeiros não são as fabris, mas sim as de design, distribuição (marketing) e comercialização.

. Gramado-Canela

. Caxias do Sul

Têxtil - Malhas Presença de pequenas e médias empresas atuantes em segmentos específicos de mercado. Empresas de tradição familiar. Existência de problemas nas áreas de distribuição e comercializaçào

Bento Gonçalves

Móveis Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Bento Gonçalves e Caxias do Sul

Vinho e uva Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

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4) Rio de Janeiro

Noroeste Leite/derivados Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Noroeste Aguardente Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Noroeste Pedras decorativas Produção controlada por pequenas e médias empresas, visando explorar dotação favorável de recursos naturais locais.

Região Serrana Confecções – moda íntima

Possibilidade de conformação de um cluster industrial de confecções no eixo formado por Nova Friburgo, Bom Jardim, Cordeiro, Duas Barras e Macuco. O pólo existente na região ainda não possui características de um cluster principalmente pelo baixo grau de cooperação entre as empresas de confecções quer na produção, quer para constituição de canais de comercialização nacionais e internacionais ou quer na cooperação tecnológica e mercadológica para o setor.

Baixada Fluminense

Móveis Produção controlada por pequenas e médias empresas responsáveis pelo atendimento do mercado local. Início de articulação entre empresas para dinamização do circuito de distribuição e comercialização.

Baixada Fluminense

Confecções Presença de pequenas e médias empresas atuantes em segmentos específicos de mercado (particularmente a produção de jeans). Articulação de empresas para solucionar problemas nas áreas de distribuição e comercializaçào

Médio Paraíba Metal Mecânico Presença de empresas transformadoras aproveitando a oferta de aço resultante da preseça da CSN na região. Arranjo possível de ser dinamizado com a instalação de montadoras na região de Rezende.

Resende Autopeças Arranjo em estruturação, a partir da instalação de fornecedores com a vinda das montadoras Volkswagen e Peugeot-Citroën para a região de Resende, bem como aproveitando o através do fomento do governo do estado à instalação de fabricantes de peças e componentes para essas empresas

Rio de Janeiro BK – Ind. Petróleo Conjunto disperso de fornecedores de BK sob encomenda à Petrobrás, muitos deles com elevado grau de sofisticação tecnológica, como aqueles relacionados ao programa de exploração de petróleo em águas profundas.

Rio de Janeiro Plásticos Arranjo em estruturação, baseado na ampliação e modernização do parque fluminense de transformação de plásticos, absorvendo a oferta de resinas que será gerada a partir da implantação do Pólo Gás-Químico de Duque de Caxias.

Rio de Janeiro Software Impacto do arcabouço institucional estruturado a partir do núcleo Riosoft – integrante do Programa SOFTEX - para aumentar as capacitações técnicas, empresariais, gerenciais e de marketing das empresas. A Riosoft opera como canal facilitador da exportação, na melhoria da qualificação da mão-de-obra através dos cursos e seminários oferecidos, possibilitando o contato com possíveis parceiros internacionais e a troca de informações com outras empresas através do núcleo pela profunda integração das empresas com a instituição.

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5) Minas Gerais Belo Horizonte

Mont es claros Biotecnologia Cluster de empresas de alta tecnologia, concentradas, no caso de BH, em torno da UFMG e da

Fundação Biominas. Em Montes Claros, o cluster pode estrutura-se em torno de empresas instaladas na região como Biobrás e Vallé.

Betim Juiz de Fora

Automobilístico Clusters resultantes do processo de mineirizaçào de fornecedores de empresas automobilísticas, sejam aqueles já estruturados (caso da região próxima a Betim, para fornecedores da Fiat) eou em formaçào (caso de Juiz de Fora para fornecedores da Mercedez).

Divinópolis Calçadista Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Governado Valadares / Teófilo Otoni

Gemas e Lapidação

Cluster baseado em zona de processamento de exportações, direcionado principalmente para a área de pedras preciosas.

Santa Rita do Sapucaí

Equipamentos Eletrônicos

Cluster surgido a partir da base educacional e produtiva, a localização geográfica e outras vantagens locais, especialmente para indústrias do segmento eletrônico e de telecomunicações. Presença de 82 empresas industriais, com um total de 2.355 trabalhadores, sendo 38 empresas na área de eletrônica, com um total de 1.086 pessoas ocupadas e 24 empresas na área de serviços para a indústria eletrônica, com 127 pessoas ocupadas

Juiz de Fora Poços de Caldas Uberlândia

Laticínios Produção controlada por pequenas e médias empresas. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Ubá Uberaba

Mobiliário Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Salinas Aguardente Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas.

Barbacena Floricultura Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas, direcionamento da produção para o mercado externo..

BH Ipatinga/ Itabira Varginha

Siderurgia e Metal Mecânica

Clusters de empresas do setor produtor de BK sob encomenda com tradição no estado, destacando-se a Usimec, em Ipatinga e a Demag-Mannesmann, em Vespasiano. Presença de empresas metalúrgicas em Itabira

BH Divinópolis Juiz de Fora Poçós de Caldas Montes Claros

Têxtil- Vestuário Existência de pólos têxteis nas regiões Metalúrgica, Sul e Zona da Mata e em um novo pólo na Região Norte, apoiado pela Sudene. Reflexos em termos da modernização do setor de confecções, através do incentivo à terceirização para grandes confecções, à produção integrada de tecelagens e malharias e à consolidação das atividades de confecção de alta moda no pólo Belo Horizonte/Divinópolis

6) Espírito Santo

Vitória Tubarão

Siderurgia Arranjo espontâneo contemplando empresas de mineração (CVRD e suas coligadas e Samarco) e de siderurgia (CST e USGV). Interações destas empresas com distintos agentes (públicos e

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privados), com destaque para a Universidade Federal do Espírito Santo, as pequenas empresas do setor metalmecânico capixaba e para o CDMEC. Essas interações abrangem o fornecimento de bens e serviços e o desenvolvimento de pesquisas em produtos, processos e, principalmente, controle ambiental, por parte da Universidade. Os projetos de expansão e os novos investimentos das empresas do conjunto siderúrgico capixaba (Samarco, CVRD e CST), realizados no período de 1995-97, muito contribuíram para o estreitamento das relações com estes agentes.

Grande Vitória Meta-Mecânico Arranjo virtual surgido a partir de convênio de cooperação entre BANDES, CVRD, CST e Aracruz Celulose, que resultou na criação do CDMEC (Centro Capixaba de Desenvolvimento Metal Mecânico) para promover o fortalecimento e a efetiva capacitação do parque metal-mecânico capixaba. Presença de 39 empresas associadas e articulação com infra-estrutura científico tecnológica visando prestação de serviços e capacitação de recursos humanos.

Aracruz Papel-Celulose Arranjo com potencial de expansão resultante da estratégia da Aracruz Celulose e direcionar esforços de P&D para inovações na área florestal e para inovações no processo industrial, levando à montagem de articulações com a infraestrutura de C&T local. Na área de produção industrial, as características da indústria fazem com que 80% das inovações na área de processos sejam conduzidas pelos fornecedores de máquinas e equipamentos. No que diz respeito a produtos, as principais inovações estão ligadas ao esforço de articulação com alguns dos principais clientes para atender suas especificidades.

Cachoeiro do Itapemirim

Rochas Ornamentais

Cluster de mineração de mármores e granitos na região de Cachoeiro do Itapemirim, com desdobramentos na produção de rochas ornamentais. Presença de 723 empresas no estado em 1995, das quais 46% em Cachoeiro. Produção controlada por pequenas e médias empresas, visando explorar dotação favorável de recursos naturais locais

Vitória, Colatina e Linhares

Mobiliário Produção controlada por pequenas e médias empresas de origem familiar. Aproveitamento de competências locais consolidadas. Diferenciação entre produção de móveis sob encomenda (compreendendo 20% das empresas), realizada em Vitória, Colatina e o sul do estado e a produção de móveis em série (compreendendo 80% das empresas), concentrada em Linhares, na região norte do estado.