Resumo O advento das tecnologias de informação e comunicação pode ocasionar desajustes entre a oferta e a demanda de força de trabalho. Estudos recentes evidenciam que, no Brasil, um dos setores que tendem a ser mais impactados por processos de automação é o setor da agropecuária. O objetivo é investigar os fatores que influenciam a manutenção do emprego no setor agropecuário, introduzindo um fator explicativo inovador: as probabilidades de automação associadas a diferentes ocupações, conforme proposto por Frey & Osborne (2013), e adaptadas ao mercado de trabalho brasileiro por Lima et al. (2019). Na análise, utilizam-se os dados da RAIS de 2019. Os resultados apontam que o tempo de vínculo e a remuneração exercem um impacto positivo na probabilidade de um indivíduo permanecer empregado. No entanto, ocupações com alta probabilidade de automação apresentam uma probabilidade esperada 6,66% menor de manutenção do emprego para os trabalhadores quando comparadas às ocupações de baixa probabilidade de automação. Adicionalmente, indivíduos com graduação apresentam uma probabilidade 11,21% maior de manter o emprego em comparação com aqueles com apenas o ensino fundamental. Conclui-se que as estimativas reforçam a necessidade de investimentos em qualificação profissional para dotar os trabalhadores de habilidades alinhadas às necessidades da agropecuária contemporânea. Brasil agropecuário inovador 2013, 2013 , (2013) al 2019 . (2019) análise utilizamse utilizam se empregado entanto 666 6 66 6,66 Adicionalmente 1121 11 21 11,21 fundamental Concluise Conclui contemporânea 201 (2013 (2019 6,6 112 1 2 11,2 20 (201 6, 11, (20 (2 (

Abstract The advent of information and communication technologies can lead to imbalances between labor supply and demand. Recent studies indicate that in Brazil, one of the sectors most likely to be affected by automation processes is agriculture. The objective is to investigate the factors that influence job retention in the agricultural sector, introducing an innovative explanatory factor: the probabilities of automation associated with different occupations, as proposed by Frey & Osborne (2013) and adapted to the Brazilian labor market by Lima et al. (2019). Our analysis used data from RAIS 2019. The results highlight that seniority and remuneration have a positive impact on the probability of an individual remaining employed. However, workers in occupations with a high probability of automation face an expected probability 6.66% lower to retain their jobs compared to those in low-probability automation occupations. Additionally, individuals with a degree have an 11.21% higher probability of maintaining employment compared to those with only a fundamental education. It is concluded that the estimates reinforce the need for investments in professional qualifications to provide workers with skills aligned with the contemporary agricultural needs. demand Brazil agriculture sector factor 2013 (2013 al 2019 . (2019) employed However 666 6 66 6.66 lowprobability low Additionally 1121 11 21 11.21 education needs 201 (201 (2019 6.6 112 1 2 11.2 20 (20 6. 11. (2 (

Resumo: A região do MATOPIBA, formada pelos municípios fronteiriços dos estados do Maranhão (MA), Tocantins (TO), Piauí (PI) e Bahia (BA), é apontada na literatura como a última fronteira agrícola do país, resultante do avanço do agronegócio e do crescimento de um modelo de produção apoiado em alta mecanização. Nesse sentido, o objetivo deste estudo é analisar a situação da modernização agrícola dessa extensão geográfica no ano de 2017. Para isso, as metodologias empregadas consistem na aplicação da Análise Fatorial (AF), Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE) e na estimação do modelo espacial SAC, tendo como variável dependente o Produto Interno Bruto (PIB) agropecuário e como variáveis independentes os fatores obtidos pela AF. Os resultados encontrados indicaram a presença de sete fatores; e apenas o intensivo em capitalização da atividade agrícola (F1), intensivo em exploração do fator terra (F2) e intensivo em máquinas e implementos agrícolas tradicionais (F3) foram estatisticamente significantes. Portanto, é possível concluir que foi identificada a concentração de alguns fatores em determinadas áreas e que a região precisa de maiores investimentos para que possa se consolidar como uma fronteira agrícola.

Abstract: The MATOPIBA region, formed by the border municipalities of the states of Maranhão (MA), Tocantins (TO), Piauí (PI) and Bahia (BA), is identified in the literature as the last agricultural frontier in the country, resulting from the advance of agribusiness and of the growth of a production model supported by high mechanization. In this sense, the objective of this study is to analyze the situation of agricultural modernization of this geographic extension in the year 2017. For this, the methodologies used consist of the application of Factor Analysis (FA), Exploratory Analysis of Spatial Data (AEDE) and the estimation of the SAC spatial model, having the agricultural Gross Domestic Product (GDP) as the dependent variable and the factors as independent variables obtained by AF. The results found indicated the presence of seven factors; and only the intensive in capitalization of agricultural activity (F1), intensive in exploitation of the land factor (F2) and intensive in traditional agricultural machinery and implements (F3) were statistically significant. Therefore, it is possible to conclude that the concentration of some factors was identified in certain areas and that the region needs greater investments so that it can consolidate itself as an agricultural frontier.

RESUMO Este artigo tem como objetivo investigar empiricamente quais os principais condicionantes das emissões de CO2 no Brasil no período 1971-2011. Além disso, este trabalho procura evidências da hipótese da Curva de Kuznets Ambiental (CKA) para o Brasil. As variáveis utilizadas para explicar as emissões de CO2 foram a renda per capita, consumo per capita de energia, densidade populacional e o grau de abertura da economia. Também foi adicionada uma dummyexógena ao modelo para captar os efeitos do protocolo de Kyoto sobre as emissões brasileiras. O trabalho utilizou-se da metodologia de vetores autorregressivos com correção de erros (modelos VEC) para atingir seu principal objetivo. Os resultados do modelo VEC, para o longo prazo, apontaram para significância estatística de todas as variáveis explicativas do modelo. Além disso, não foram encontradas evidências de uma CKA para o Brasil. Ao contrário, encontraram-se evidências de uma curva no formato de “N”, mostrando que as emissões de CO2 diminuem apriori, mas voltam a subir a partir de determinado patamar de renda per capita. O ponto de máximo da curva ocorre quando a renda per capita atinge US$ 2.729,27 e o ponto de mínimo se dá quando a renda per capita chega a US$ 9.122,54.

ABSTRACT This article aims to empirically determine the main determinants of CO2 emissions in Brazil throughout the period 1971-2011. Moreover, we seek empirical evidences to support the hypothesis of the Environmental Kuznets Curve (EKC) for Brazil. The variables used to explain CO2 emissions were per capita income, per capita energy consumption, population density, and the degree of openness of the economy. We also added an exogenous dummy to the model to capture the effects of the Kyoto Protocol on Brazilian emissions. The methodology used to achieve our main goal was the autoregressive vectors model with error correction (VEC models). The results produced by the VEC model for the long term pointed to the statistical significance of all explanatory variables in the model. In addition, no evidence was found of a EKC to Brazil. Instead, we found evidence of a curve in the "N" format, showing that CO2 emissions first decrease, but then rise again from a certain level of per capita income. The maximum point of the curve occurs when per capita income reaches US$ 2,729.27, and the minimum point when per capita income is US$ 9,122.54.