Este artigo tem como objetivo identificar os determinantes da produtividade do trabalho nas regiões brasileiras para os anos de 2012 e 2019. Com os dados da PNADC (Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua), utilizou-se uma análise de efeito fixo para painel e uma regressão quantílica para detectar os determinantes da produtividade. Os resultados indicam que em todas as regiões a maioria da população é masculina e que o setor de serviços é o que mais ocupa trabalhadores. Em torno da variável “rendimento”, a região Nordeste é a que apresenta menor remuneração e a região Centro Oeste se destaca com a maior. Pode-se inferir que as variáveis escolaridade, público e formalidade do trabalhador são significantes estatisticamente e impactam positivamente na produtividade em todas as regiões brasileiras para os anos de 2012 e 2019. Mediante regressão quantílica estimada para o Brasil, apurou-se que para o ano de 2012 a produtividade consegue ser explicada para os quantis mais baixos, enquanto que em 2019, a significância dos dados teve um impacto nos quantis maiores.

O preço do aluguel residencial pode ser influenciado por diversos fatores, intrínsecos ou extrínsecos. Neste contexto, o presente artigo tem como objetivo estimar os determinantes do preço do aluguel residencial na cidade de Porto Alegre, Rio Grande do Sul. A construção teórica do artigo tem como base abordagem de preços hedônicos. A amostra utilizada contém 994 imóveis residenciais. A análise foi feita através de uma regressão múltipla estimada via estimadores robustos, sendo os determinantes utilizados: Área m2, Andar, Nº Quartos, Nº Banheiros. Vagas de Estacionamento, se o imóvel aceita animal ou não, e se o imóvel é mobiliado ou não. Os resultados encontrados corroboram com estudos anteriores, reafirmando que variáveis utilizadas no modelo estimado impactaram positivamente no preço do aluguel dos imóveis. Vale destacar que a variável mobília foi a que mais impactou no preço do aluguel, a presença de mobília impacta em 25,80% o preço do aluguel. A variável referente à permissão de animais de estimação foi a única que afetou negativamente o preço dos imóveis segundo o modelo estimado.