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Mercado de Trabalho Digital no Brasil

Análise do impacto da concentração de empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) sobre a geração de empregos digitais no Brasil utilizando microdados do CAGED.

Este projeto investiga como a especialização regional em TIC influencia a absorção de profissionais de tecnologia e os diferenciais salariais no mercado formal brasileiro.


Problema de Pesquisa

A adoção de Inteligência Artificial depende da existência de uma infraestrutura prévia de capital humano, empresas de tecnologia e profissionais qualificados.

Diante disso, este projeto busca responder à seguinte pergunta:

Estados com maior concentração de empresas TIC também geram mais empregos para profissionais de tecnologia?


Hipóteses

H1

Estados mais especializados em TIC apresentam maior capacidade de absorção de profissionais de tecnologia.

H2

Estados mais especializados em TIC oferecem maiores salários para profissionais do núcleo digital.


Base de Dados

Os dados foram obtidos através da plataforma Base dos Dados utilizando consultas SQL executadas no Google BigQuery.

Bases utilizadas:

  • CAGED Antigo
  • Diretório CBO 2002
  • Diretório CNAE 2.0
  • Diretório de Unidades Federativas

Período analisado: 2019


Tecnologias Utilizadas

  • Python
  • SQL
  • Google BigQuery
  • Base dos Dados
  • Pandas
  • NumPy
  • Jupyter Lab
  • Matplotlib

Definição do Núcleo Digital

O núcleo digital foi definido como a intersecção entre:

Empresas TIC

Empresas pertencentes às divisões CNAE:

  • 58 – Edição e desenvolvimento de software
  • 61 – Telecomunicações
  • 62 – Serviços de tecnologia da informação
  • 63 – Serviços de informação e dados

Profissionais de TI

Ocupações associadas às famílias da CBO relacionadas a:

  • Analistas de sistemas
  • Programadores
  • Engenheiros de computação
  • Técnicos de redes
  • Profissionais de desenvolvimento de software

Extração dos Dados

A extração foi realizada diretamente no BigQuery por meio do pacote basedosdados.

Os microdados foram agregados para reduzir o volume de processamento.

Unidade de análise:

UF × Ano × CBO × CNAE × Escolaridade × Sexo

A consulta gera automaticamente:

  • Total de movimentações
  • Total de admissões
  • Total de desligamentos
  • Salário médio
  • Idade média
  • Tempo médio de emprego

Indicadores Construídos

Quociente Locacional (QL-TIC)

Mede o grau de especialização da economia estadual em atividades TIC.

QL > 1 indica especialização acima da média nacional.

Razão de Absorção

Indicador de capacidade de geração e retenção de empregos digitais.

Razão = Admissões / (Admissões + Desligamentos)

Valores mais elevados indicam maior capacidade de absorção de profissionais.

Prêmio Salarial

Mede o diferencial salarial dos profissionais do núcleo digital em relação à média do mercado formal.


Principais Resultados

Especialização Digital

Os maiores níveis de especialização foram observados em:

  • Distrito Federal
  • São Paulo
  • Rio de Janeiro

A maior parte das unidades federativas apresentou QL inferior a 1, indicando baixa especialização digital.

Demanda por Profissionais de TI

Os resultados mostram associação positiva entre especialização em TIC e absorção de profissionais de tecnologia.

Estados com maior densidade empresarial digital tendem a gerar proporcionalmente mais empregos tecnológicos.

Prêmio Salarial

Os profissionais do núcleo digital recebem salários superiores à média formal em todas as regiões brasileiras.

Entretanto, o diferencial salarial apresenta forte desigualdade regional, concentrando-se principalmente no Sudeste e no Distrito Federal.


Principais Conclusões

  • A concentração do setor TIC no Brasil é assimétrica.
  • Estados mais especializados em TIC apresentam maior geração de empregos digitais.
  • Existe associação positiva entre especialização regional e absorção de profissionais de tecnologia.
  • O mercado digital brasileiro apresenta forte concentração geográfica de oportunidades.
  • A transformação digital tende a reforçar desigualdades regionais já existentes.

Estrutura do Projeto

.
├── notebooks/
├── outputs/
├── sql/
├── README.md
└── requirements.txt

Como Executar

  1. Criar um projeto no Google Cloud Platform.
  2. Habilitar acesso ao BigQuery.
  3. Instalar as dependências:
pip install basedosdados pandas numpy matplotlib
  1. Inserir o ID do projeto na variável:
BILLING_ID = "seu-projeto"
  1. Executar o notebook principal.

Autora

Carolina Freitas

Doutora em Desenvolvimento Econômico (UFPR)

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/carolina-freitas-95727097/

GitHub: https://github.com/carolinafreitasm

About

Para o About do repositório no GitHub (aquela descrição curta que aparece na página), coloca algo assim: Análise do impacto da concentração de empresas TIC sobre a geração de empregos digitais no Brasil. Utilizando os microdados CAGED 2015–2019

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