Frederico Rocha fred@ie.ufrj.br Um olhar sobre os esforços tecnológicos dos fornecedores do setor de petróleo e gás Frederico Rocha fred@ie.ufrj.br.

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1 Frederico Rocha fred@ie.ufrj.br
Um olhar sobre os esforços tecnológicos dos fornecedores do setor de petróleo e gás Frederico Rocha

2 Algumas perguntas Em que medida a cláusula de P&D tem sido um fator relevante no desenvolvimento da capacitação tecnológica do parque fornecedor doméstico? Quais mudanças devem ser introduzidas na cláusula de P&D para fortalecer a capacidade inovativa do parque fornecedor doméstico?

3 Algumas características interessantes do processo de escolha do fornecedor
Fornecedores devem preencher pré-requisitos ISO’s Equipamentos críticos: auditorias técnicas ao fornecedor (ATF) Fornecedores são qualificados PGQMSA Desenvolvimento de novos produtos Relação com universidades

4

5 Algumas características da base de dados
Fornecedores do petróleo e gás para foram identificados pelo cadastro da ONIP Selecionados apenas aqueles fornecedores de equipamentos críticos Uso da base de dados da RAIS Fornecedores de equipamentos críticos por tamanho,

6 Distribuição dos Fornecedores de Equipamentos Críticos por Setor, 2009-2011

7 Medindo esforço tecnológico
Montagem de variável a partir da RAIS utilizando a Classificação Brasileira de Ocupações (CBO) Selecionam-se as ocupações científicas e tecnológicas – critério elaborado por Araújo Jr. et al. (2009) – Variável é o pessoal em atividades tecnológicas (PoTec) Variável Descrição NEMP Número de empregados PoTec Número de empregados em P&D INTTEC POTEC/NEMP CAPACITY Parcela do número de empregados com pelo menos 12 anos de estudos SUP Parcela do número de empregados com pelo menos 16 anos de estudos WAGE Salário médio em dezembro de 2016 HHI Índice de Herfindahl-Hirschmann de concentração de Mercado a dois dígitos Experience Número de anos médio de experiência da força de trabalho Size2 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 6 e 9 empregados, 0 nos demais casos Size3 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 10 e 29 empregados, 0 nos demais casos Size4 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 30 e 99 empregados, 0 nos demais casos Size5 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 100 e 249 empregados, 0 nos demais casos Size6 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 250 e 499 empregados, 0 nos demais casos Size7 Variável assume valor 1 quando empresa tem entre 500 e 999 empregados, 0 nos demais casos Size8 Variável assume valor 1 quando empresa tem mais de 1000 empregados, 0 nos demais casos Sector dummies for two-digit sector

8 Descriptive Statistics, Oil and Gas Suppliers and Non-Oil and Gas Suppliers, 2009-2011

9 Propensity score matching
𝑝𝑒𝑡𝑟𝑜= 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡+𝛼 𝑖 𝑠𝑖𝑧𝑒𝑑𝑢𝑚𝑚𝑖𝑒𝑠 𝑖 + 𝛽 1 𝐻𝐻𝐼+ 𝛽 2 𝑤𝑎𝑔𝑒+ 𝛽 3 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦+ 𝛽 4 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑒+ 𝛾 𝑗 𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑙𝑑𝑢𝑚𝑚𝑖𝑒𝑠 (𝑒𝑞𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 1) MONTAGEM DE UMA AMOSTRA DE CONTROLE

10 Mean difference test between treated and non-treated samples
Mean t-test Variable Treated Control %bias t p>|t| size2 -1.6 -0.64 0.524 size3 2.3 0.63 0.529 size4 1.2 0.26 0.796 size5 -3.4 -0.65 0.513 size6 0.0997 -2.8 -0.51 0.607 size7 2.6 0.51 0.61 size8 1.5 0.29 0.772 hhi -0.6 -0.12 0.904 experience 59.879 60.304 -1.2 -0.26 0.793 capacity 0.6713 -2 -0.66 0.509 wage 5.0697 5.0154 2.2 0.34 0.733

11 Tested equation 𝑖𝑛𝑡𝑡𝑒𝑐= 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡+𝛼 𝑖 𝑠𝑖𝑧𝑒𝑑𝑢𝑚𝑚𝑖𝑒𝑠 𝑖 + 𝛽 1 𝑝𝑒𝑡𝑟𝑜+ 𝛽 2 𝐻𝐻𝐼+ 𝛽 3 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦+ 𝛽 4 𝑒𝑥𝑝𝑒𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑒+ 𝛾 𝑗 𝑠𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟𝑎𝑙𝑑𝑢𝑚𝑚𝑖𝑒𝑠

12 Regressions Pooled Data Tobit Tobit RE inttec Coef. . t z petro 0.010*
4.27 0.026* 6.89 0.027* 5.3 size3 0.014* 2.73 0.075* 6.66 0.067* 6.41 size4 0.015* 3.25 0.109* 10.11 0.088* 8.66 size5 0.019* 3.94 0.137* 12.5 0.105* 10.2 size6 0.011+ 2.02 0.138* 11.89 0.117* 10.82 size7 0.018* 2.82 0.145* 11.69 0.126* 10.98 size8 0.023* 3.74 0.149* 12.2 0.132* 10.99 HHI 0.092* 4.22 0.110* 3.57 0.115* 3.37 experience 0.0001* 4.72 0.000* 6.23 6.56 capacity 0.080* 14.54 0.165* 16.85 0.134* 13.3

13 Oil and gas and non-oil and gas suppliers by performance of R&D

14 Marginal effects after probit
Probit Model++ Marginal effects after probit OLS model+ petro 0.517* 0.186* 0.009* (8.00) (8.1) (2.7) size3 1.214* 0.332* -0.229* (6.63) (9.04) (-9.77) size4 2.042* 0.524* -0.289* (11.6) (15.3) (-12.78) size5 2.930* 0.583* -0.297* (16.13) (21.69) (-13.16) size6 3.691* 0.488* -0.312* (17.42) (22.71) (-13.73) size7 4.602* 0.435* -0.307* (11.52) (23.84) (-13.36) size8 4.751* 0.461* -0.301* (10.92) (26.81) (-13.14) experience 0.005* 0.002* 0.000** (6.81) (6.75) (2.49) capacity 1.519* 0.550* 0.152** (9.78) (9.57) (15.74) HHI 2.334* 0.845* 0.061* (2.59) (2.6) (2.44) Two Part Regression

15 Marginal effects after probit++
Less than 250 employees 250 or more employees probit Probit++ Marginal effects after probit++ OLS+ petro 0.503* 0.196* 0.005 0.900* 0.015 0.017* (7.49) (7.64) (0.98) (3.00) (1.49) (3.69) size3 1.232* 0.456* -0.229* (6.68) (7.95) (-8.8) size4 2.056* 0.694* -0.290* (11.6) (16.83) (-11.54) size5 2.950* 0.823* -0.296* (16.11) (34.99) (-11.84) size7 1.067** 0.010 (2.41) (1.46) (0.84) size8 1.245** 0.013 0.014** (2.55) (1.65) (2.62) HHI 1.853 0.729 0.066 0.661 0.009 0.000 (1.64) (1.25) (0.35) (-0.01) experience 0.005* 0.002* 0.000* 0.008 (6.65) (6.66) (2.83) (1.61) (1.21) (0.26) capacity 1.548* 0.609* 0.162* 1.636** 0.023 0.151* (9.58) (9.63) (12.2) (2.45) (1.38) (11.52)

16 Frederico Rocha fred@ie.ufrj.br
Obrigado! Frederico Rocha