Revista de Economia e Sociologia Rural
https://revistasober.org/article/doi/10.1590/1806-9479.2023.274589
Revista de Economia e Sociologia Rural
ARTIGO ORIGINAL

Determinantes da manutenção do emprego em tempos de Indústria 4.0: o caso da agropecuária no Brasil

Determinants of employment maintenance in times of Industry 4.0: the case of agriculture in Brazil

Tito Lívio Xavier Fernandes; Cassiano José Bezerra Marques Trovão; Janaina da Silva Alves; Armando Fornazier; Alice Aloísia da Cruz

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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.

Palavras-chave

regressão logística, Indústria 4.0, manutenção do emprego, automação

Abstract

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.
 

Keywords

logistic regression, Industry 4.0, job retention, automation

References

Adamczyk, W. B., Monasterio, L. M., & Fochezatto, A. (2020). Impacto da automação no futuro do emprego do setor público: uma aplicação ao executivo federal brasileiro. In Anais do 48° Encontro Nacional de Economia. Online.

Affonso, J. X. (2017). A Indústria 4.0 e o impacto na vida profissional de seus trabalhadores. Curitiba: Universidade Federal do Paraná.

Albuquerque, P. H., Saavedra, C. A., Morais, R. L., Alves, P. F., & Peng, Y. (2019). Na era das máquinas, o emprego é de quem? Estimação da probabilidade de automação de ocupações no Brasil (Texto para Discussão, No. 2457). Rio de Janeiro: Ipea.

Alves, E., Contini, E., & Gasques, J. G. (2008). Evolução da produção e produtividade da agricultura brasileira. In A. C. S. Albuquerque & A. G. Silva (Eds.), Agricultura tropical: quatro décadas de inovações tecnológicas, institucionais e políticas. Brasília: EMBRAPA

Alves, E., Contini, E., & Hainzelin, E. (2005). Transformações da agricultura brasileira e pesquisa agropecuária. Cadernos de Ciência & Tecnologia, 22(1), 37-51.

Alves, E., Souza, G., & Marra, R. (2011). Êxodo e sua contribuição à urbanização de 1950 a 2010. Revista de Política Agrícola, 20(2), 80-88.

Anthes, E. (2017). The shape of work to come. Nature, 550(7676), 316-319. http://dx.doi.org/10.1038/550316a

Arruda, E. F., Guimarães, D. B., & Castelar, I. (2016). Desemprego severo no Nordeste Brasileiro: uma análise para 2003 e 2013. Revista Economica do Nordeste, 47, 101-116.

Balsadi, O. V., & Del Grossi, M. E. (2016). Trabalho e emprego na agricultura brasileira um olhar para o período 2004-2014. Revista de Política Agrícola, 25, 82-96.

Balsadi, O. V., & Silva, J. F. G. D. (2008). A polarização da qualidade do emprego na agricultura brasileira no período 1992-2004. Economia e Sociedade, 17, 493-524.

Baricelo, L. (2015). A evolução diferenciada da indústria de máquinas agrícolas: um estudo sobre os casos norte-americano e brasileiro (Dissertação de mestrado). Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba.

Bernardelli, L. V., Castro, G. H., Gobi, J. R., Michellon, E., & Vieira Filho, J. E. (2020). Formalidade do mercado de trabalho e produção agrícola no Brasil (Texto para Discussão, No. 2561). Rio de Janeiro: Ipea.

Bernardelli, L. V., Paschoalino, P. A., Gobi, J. R., & Michellon, E. (2018). A formalização do trabalho na agricultura: uma análise das microrregiões do Estado do Paraná. Revista Paranaense de Desenvolvimento, 39, 47-67.

Brasil, A., Souza, J. P., & Cunico, E. (2019). Apropriação de valor, recursos e estruturas de governança. Revista Pensamento Contemporâneo em Administração, 13(2), 18-33. http://dx.doi.org/10.12712/rpca.v13i2.12619

Brasil. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento – MAPA. Secretaria de Política Agrícola – SPA. (2021). Projeções do agronegócio, Brasil, 2020/21 a 2030/31. Brasília.

Brumer, A., Carneiro, M., & Castro, G. (2007). A problemática dos jovens rurais na pós-modernidade. In M. J. Carneiro & E. G. Castro (Eds.), Juventude rural em perspectiva (pp. 35-51). Rio de Janeiro: Mauad X.

Buainain, A. M., & Dedecca, C. S. (2010). Mudanças e reiteração da heterogeneidade do mercado de trabalho agrícola. In J. G. Gasques, J. E. Vieira Filho & Z. Navarro (Eds.), A agricultura brasileira: desempenho, desafios e perspectivas (Vol. 1, pp. 123–153). Rio de Janeiro: Ipea.

Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics: methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press.

Cardozo, D. P., & Cunha, M. (2019). Salários e emprego no mercado de trabalho formal agrícola brasileiro. Revista de Política Agrícola, 27, 17-32.

Conceição, J. C., & Conceição, P. H. (2014). Agricultura: evolução e importância para a balança comercial brasileira (Texto para Discussão, No. 1944). Rio de Janeiro: Ipea.

Corseuil, C. H., Poloponsky, K., & Franca, M. A. (2018). Uma interpretação para a forte aceleração da taxa de desemprego entre os jovens. Mercado de Trabalho, 64, 63-72.

Drath, R., & Horch, A. (2014). Industrie 4.0: hit or hype? [industry forum]. IEEE Industrial Electronics Magazine, 8, 56-58.

Dutra, J. S. (2016). Gestão de pessoas: modelo, processos, tendências e perspectivas. São Paulo: Atlas.

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa. (2018). Visão 2030: o futuro da agricultura brasileira. Brasília: Embrapa.

Erickson, B., Fausti, S., Clay, D., & Clay, S. (2018). Knowledge, skills, and abilities in the precision agriculture workforce: an industry survey. Natural Sciences Education, 47(1), 1-11.

Firmiano, F. D. (2018). O trabalho no campo: questões do passado e dilemas para o futuro. Revista Nera, 21(41), 120-137.

Frey, C. B., & Osborne, M. (2013). The future of employment. Oxford: Oxford Martin School.

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.

Fritz Filho, L. F., & Miguel, L. (2008). A importância do estado na evolução da agricultura no Planalto Médio do Rio Grande do Sul. In Anais do 4º Encontro de Economia Gaúcha. Porto Alegre: EDIPUCRS.

Greene, W. H. (2003). Econometric analysis. Delhi: Pearson Education India.

Hoffmann, R. (2011). Distribuição da renda agrícola e sua contribuição para a desigualdade de renda no Brasil. Revista de Política Agrícola, 20, 5-22.

Hosmer Junior, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied logistic regression (Vol. 398). New York: John Wiley & Sons.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (2014). Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua: notas metodológicas (Vol. 1). Rio de Janeiro: IBGE.

Javaid, M., Haleem, A., Singh, R. P., & Suman, R. (2022). Enhancing smart farming through the applications of Agriculture 4.0 technologies. International Journal of Intelligent Networks, 3, 150-164.

Kassouf, A. L. (2019). Retornos à escolaridade e ao treinamento nos setores urbano e rural do Brasil. Revista de Economia e Sociologia Rural, 35, 59-76.

Lima, Y., Strauch, J. M., Esteves, M. G., Souza, J. M., Chaves, M. B., & Gomes, D. (2019). O futuro do emprego no Brasil: estimando o impacto da automação. Rio de Janeiro: Laboratório do Futuro, UFRJ.

Maia, A. G., & Sakamoto, C. S. (2014). A nova configuração do mercado de trabalho agrícola brasileiro. In A. M. Buainain, E. Alves, J. M. Silveira & Z. Navarro (Eds.), O mundo rural no Brasil do século 21. Brasília: Embrapa.

Martins, T. C. (2014). Determinações do racismo no mercado de trabalho: implicações na “questão social” brasileira. Temporalis, 14, 113-132.

Massruhá, S. M., & Leite, M. (2017). Agro 4.0: rumo à agricultura digital. Brasilia: Embrapa.

Mello, S. L. D. M., Ludolf, N. V. E., Quelhas, O. L. G., & Meiriño, M. J. (2019). Innovation in the digital era: new labor market and educational changes. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, 28, 66-87.

Oliveira, R. R., Martis, U. B., & Almeida, L. I. (2014). A rotatividade de funcionários na empresa Alpha Telecom. Gestão Contemporânea, 4(1), 207-226.

Pacheco Junior, J. C. (2018). Modelos para detecção de fraudes utilizando técnicas de aprendizado de máquina (Tese de doutorado). Fundação Getulio Vargas, São Paulo.

Pinto, N. G., & Coronel, D. A. (2015). Modernização agrícola no Rio Grande do Sul: um estudo nos municípios e mesorregiões. Revista Paranaense de Desenvolvimento-RPD, 36, 167-182.

Pissinato, B. (2013). A cultura de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo entre 1950 e 2010: evolução histórica da área e da produtividade (Tese de doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba.

Pochmann, M. (2007). Situação do jovem no mercado de trabalho no Brasil: um balanço dos últimos 10 anos. São Paulo: Unicamp.

Prati, R. C., Batista, G. E. A. P. A., & Monard, M. C. (2008). Curvas ROC para avaliação de classificadores. Revista IEEE América Latina, 6(2), 215-222.

Ricardo, B. R. (2018). Condicionantes da severidade do desemprego em áreas rurais do Brasil em 2005 e 2015 (Trabalho de conclusão de curso). Universidade Federal do Ceará, Fortaleza.

Sakamoto, C. S., & Maia, A. G. (2022). Mercado de trabalho agrícola no Brasil: Evolução e características dos ocupados nas áreas rurais (1991-2010). Revista Brasileira de Economia Social e do Trabalho, 4, e022002.

Salama, P. (2018). Novas teconologias, uma revolução em curso, os efeitos sobre o emprego e os salários. Cadernos do Desenvolvimento, 13, 151-179.

Schwab, K. (2019). A quarta revolução industrial. São Paulo: Edipro.

Semin, A. N., & Örs, A. (2020). Labor polarization in the context of agricultural robotization in the middle urals. International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies, 11(14), ARTN–11A14P.

Silva, A. M. (2018). Impacto de soluções de Indústria 4.0 no mercado de trabalho em Portugal. Porto: Faculdade de Economia do Porto.

Silva, B. A., & Winck, C. A. (2019). Evolução da quantidade de máquinas e implementos agrícolas nas propriedades rurais brasileiras (1960-2017). Revista Visão: Gestão Organizacional, 8, 174-188.

Silva, L. A., Faria, A. C., & Teixeira, E. C. (2021a). Desigualdade racial no mercado de trabalho formal brasileiro. Humanas Sociais & Aplicadas, 11, 51-67.

Silva, M. R., Trovão, C. J., & Souza, D. M. (2021b). Perfil socioeconômico do trabalhador agrícola no Brasil: uma análise regional no período de 2011 e 2015. Revista da ABET, 20(2), 456-476.

Silva, R. P. (2019). Modernização da agropecuária brasileira: progresso econômico e heterogeneidade produtiva (Tese de doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba.

Silveira, C. C. (2011). Análise de turnover na Química Brasil Ltda. Porto Alegre: UFRGS.

Souza, E. C., & Lima, J. E. (2011). Condição de ocupação e informalidade no mercado de trabalho brasileiro em 2007. Análise Econômica, 29(56), 269-291.

Souza, R. F., & Khan, A. S. (2019). Modernização da agricultura e hierarquização dos municípios maranhenses. Revista de Economia e Sociologia Rural, 39, 75-98.

Tavares, B. C., Minuzzo, D., & dos Santos, A. B. (2021). Protagonismo feminino e divisão sexual do trabalho no ambiente rural. Raízes: Revista de Ciências Sociais e Econômicas, 41, 97-113.

Thirlwall, A. P. (2005). A natureza do crescimento econômico: um referencial alternativo para compreender o desempenho das nações. Rio de Janeiro: Ipea.

Universidade de São Paulo – USP. Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada – CEPEA. Confederação Nacional da Agricultura e Pecuária – CNA. (2021). PIB do agronegócio: dados brasileiro de 1996 a 2021. Piracicaba.

Vaz, D. V., Santos, D. B., & Leichsenring, A. R. (2019). Duração do emprego formal e desigualdade de gênero no Brasil: o caso das famílias de baixa renda (pp. 1-22). Rio de Janeiro: Ipea.

Vieira Filho, J. E. (2016). Expansão da fronteira agrícola no Brasil: desafios e perspectivas (Texto para Discussão, No. 2223). Rio de Janeiro: Ipea.

Vivo, J. M., & Franco, M. (2008). How does one assess the accuracy of academic success predictors? ROC analysis applied to university entrance factors. International Journal of Mathematical Education in Science and Technology, 39(3), 325-340.

Woetzel, J., Leung, N., Ngai, J., Chen, L. K., & Tang, V. (2021). Reskilling China: transforming the world’s largest workforce into lifelong learners. Chicago: McKinsey & Company.

Xu, L. D., Xu, E. L., & Li, L. (2018). Industry 4.0: state of the art and future trends. International Journal of Production Research, 56, 2941-2962.
 


Submitted date:
05/07/2023

Accepted date:
02/20/2024

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