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DESENVOLVIMENTO REGIONAL, HIERARQUIA URBANA E CONDIÇÃO DE
MIGRAÇÃO INDIVIDUAL NO BRASIL ENTRE 1980 E 2010
Ana Carolina da Cruz Lima (FCE/UERJ) Rodrigo Simões (CEDEPLAR/UFMG) Ana Maria Hermeto (CEDEPLAR/UFMG)
Resumo: O processo de desenvolvimento econômico regional tem implicações para a dinâmica populacional, a qual possui efeitos recíprocos sobre o desenvolvimento. O objetivo do artigo é identificar a contribuição da hierarquia urbana para a decisão de migrar no Brasil entre 1980 e
- Para sua consecução, são analisados microdados dos censos demográficos referentes ao período em análise, fornecidos pelo IBGE, e estimados modelos de regressão logística para a condição de migração individual. A análise dos dados demonstra que os deslocamentos populacionais recentes no Brasil guardam elevada relação com os respectivos níveis de desenvolvimento urbano-regional, bem como estão associados às vantagens dos centros urbanos. Novas tendências parecem surgir com o aumento da migração, inclusive de retorno, em direção a regiões tradicionalmente incapazes de reter suas respectivas populações, o que está atrelado significativamente à expansão de seus ritmos de crescimento e à complexidade dos mercados de trabalho em regiões mais dinâmicas do país. Palavras-chave: Desenvolvimento regional; hierarquia urbana; migração.
Classificação JEL : R11, R23.
Regional development, urban hierarchy and migration condition in Brazil between 1980 and 2010
Abstract: The level of regional development is affected by the migration process, and the subsequent migration flows are affected by the growth rates of the localities in a process of circular and cumulative causation. The aim of this paper is to identify the contribution of urban hierarchy to the individual decision to migrate in Brazil between 1980 and 2010. To achieve this goal, we analyze data from demographic census for the period, provided by IBGE. Data analysis shows that migration patterns in Brazil are extremely related with the levels of urban development. Moreover, individual migration is associated with the advantages of urban centers, especially if they are located in medium sized cities. New trends begin to emerge and are related to the economic expansion of new destiny regions, with the decline of job opportunities in the most developed region of the country, and with return migration. Keywords: Regional development; urban hierarchy; migration.
JEL classification : R11, R23.
1. Introdução
A análise do processo de desenvolvimento econômico engloba, necessariamente, sua interação com a movimentação dos fatores de produção no tempo e espaço. Ou seja, compreender a dinâmica das interações entre desenvolvimento e fluxos de capital e trabalho é essencial para analisar as trajetórias de crescimento de determinadas regiões e/ou países. Em especial, as interações entre desenvolvimento e migração, cuja natureza e repercussões espaço-temporais são bastante heterogêneas, precisam ser analisadas como parte integrante e recíproca desse amplo processo. Nesta perspectiva, as causas e impactos da migração não devem ser estudados separadamente nem de forma isolada em relação ao processo de desenvolvimento, pois isso gera limitações para a análise. O nível de desenvolvimento de uma região influencia as decisões de migrar e estas, por sua vez, têm impactos sobre o desenvolvimento, especialmente nas regiões de origem dos migrantes. Assim, a migração deve ser entendida como um processo integrante do desenvolvimento econômico, possuidor de dinâmica interna própria e que possui impactos específicos sobre as estruturas das localidades de origem e destino dos migrantes. Esta natureza extremamente complexa dos processos migratórios exige um framework teórico que incorpore uma variedade de perspectivas (micro e macro) e hipóteses. Contudo, devido à dificuldade de generalizar as causas e consequências deste fenômeno, bem como às dificuldades de isolá-lo dos demais aspectos sociais, econômicos e políticos, não há uma única teoria aceita pelos estudiosos como capaz de explicar a dinâmica dos fluxos migratórios (como se iniciam e se perpetuam). Há, na realidade, uma quantidade significativa de teorias capazes de explicar determinados aspectos do processo migratório, mas nenhuma delas consegue explicar toda a sua complexidade (DE HAAS, 2008; BARRICARTE, 2010). O resultado é a existência de grandes controvérsias em relação à natureza, causas e impactos dos fluxos migratórios. No caso do Brasil, é possível verificar, de acordo com Brito (2002), que as trajetórias migratórias estão intrinsecamente relacionadas aos processos de desenvolvimento e integração dos mercados brasileiros. Em seu período de desenvolvimento recente (pós-1950), os deslocamentos populacionais funcionaram como um mecanismo de transferência do excedente demográfico de regiões pouco dinâmicas para outras nas quais a economia urbano-industrial se tornou mais dinâmica ou onde houve expansão da fronteira agrícola. Até a década de 1970 as trajetórias migratórias dominantes no Brasil ocorriam entre a região Nordeste e o estado de Minas Gerais, desempenhando a função de reservatórios de mão de obra, e os estados de São Paulo e Rio de Janeiro, grandes receptores de migrantes devido a suas elevadas taxas de crescimento industrial e de geração de emprego. Estes deslocamentos populacionais ocorriam fundamentalmente entre áreas rurais, incapazes de reter suas respectivas populações, e urbanas, em crescente expansão econômica. O autor destaca que a partir de 1980, o Brasil começa a verificar um processo de transição migratória: transformações socioeconômicas ocorridas no país a partir deste período provocaram a diminuição das trajetórias migratórias dominantes em prol de trajetórias secundárias, que representavam etapas migratórias dos fluxos principais (e ocorriam entre estados vizinhos), verificando-se, inclusive, o aumento da migração de retorno. Estudos realizados mais recentemente por Baeninger (2000 e 2008), Brito (2002 e 2006), Brito e Carvalho (2006) e Lima (2013) corroboram esta tendência ao identificar a intensificação dos deslocamentos populacionais em direção a áreas tradicionalmente emissoras de migrantes e o surgimento e a consolidação de novos polos inter e intraestaduais de absorção migratória, especialmente na região centro-sul do país. Os autores destacam a importância do papel desempenhado pelas cidades médias neste
No caso do Brasil, as fontes de informações mais adequadas para analisar as interações entre desenvolvimento urbano-regional e migração são os Censos Demográficos, realizados pelo IBGE. Por intermédio destes censos, é possível identificar as características produtivas (educação, trabalho, rendimento, etc.) e não produtivas (sexo, cor, estrutura familiar, condição domiciliar, etc.) dos indivíduos, bem como suas respectivas regiões de origem e destino quando os mesmos realizaram algum tipo de deslocamento. Além disso, também é possível observar uma série de variáveis socioeconômicas regionais a partir destas bases de dados. A escolha dos horizontes temporal e espacial da análise proposta implicou desafios metodológicos para permitir a compatibilização destas bases de dados, pois as alterações na quantidade de municípios brasileiros e nos critérios de obtenção das variáveis censitárias tornam as comparações destas informações ao longo do tempo inconsistentes se não forem realizados os ajustes necessários. Assim, são descritos a seguir os ajustes realizados para a obtenção da amostra utilizada no presente estudo, bem como suas principais características.
2.1 Critérios espaciais: o conceito de área regional comparável
Em relação à compatibilização espacial, foi utilizado o conceito de áreas mínimas comparáveis (AMC) elaborado por Reis et al (2011) para viabilizar a construção da unidade espacial utilizada no artigo. Para possibilitar comparações entre os censos, os autores agregam os municípios em áreas mais abrangentes, que correspondem à união das áreas dos municípios alterados. Por exemplo, no caso de municípios que se originam de mais de um município, a recomposição implica agregar as áreas de todos os municípios de origem. Neste artigo, a primeira etapa para a compatibilização foi a transformação dos municípios em cada ano censitário em AMC^1. Ao todo foram definidas 3.659 AMC. Em seguida, estas AMC foram agregadas a partir das microrregiões geográficas de origem, ou seja, se uma AMC pertencia a mais de uma microrregião, as áreas destas microrregiões foram agregadas^2. O resultado desta compatibilização espacial possibilitou a identificação de 413 áreas regionais comparáveis para o Brasil entre 1980 e 2010. A escolha deste recorte espacial é justificada por esta ser a escala mais significativa para os deslocamentos individuais (os fluxos migratórios mais expressivos não ocorrem entre distâncias muito reduzidas, como as municipais).
2.2 Critérios individuais: quesitos censitários e classificação da condição de migração
Para viabilizar a comparação dos dados censitários, foram realizados diversos ajustes nos quesitos relacionados às respectivas variáveis de interesse. Os rendimentos foram atualizados para valores de 2010, utilizando deflatores dos censos e o índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC). A partir dos quesitos educacionais foram criadas variáveis para indicar a quantidade de anos de estudo dos indivíduos, classificando-os em 05 grupos de escolaridade: 0 a 3 anos de estudo, 4 a 7 anos de estudo, 8 a 10 anos de estudo, 11 a 14 anos de estudo e 15 anos ou mais de estudo.
(^1) A quantidade de municípios brasileitos em 1980, 1991, 2000 e 2010 é, respectivamente, 3.991, 4.491, 5.507 e
5.565. (^2) Em 1980, o Brasil possuía 360 microrregiões. Esta quantidade aumentou para 558 em 1991 e manteve-se constante
até 2010.
Os ajustes mais importantes foram realizados nas variáveis indicadoras da condição migratória individual. Há dois critérios censitários para definir a condição de migração: última etapa e data fixa (RIGOTTI, 1999). O primeiro permite identificar o local de residência anterior dos indivíduos que moram há menos de 10 anos no município de recenseamento; o segundo indica, para pessoas a partir de cinco anos, o local de residência em uma data pré-estabelecida, em geral 05 anos antes do censo. Estes critérios não são substitutos perfeitos, pois o local de origem na data fixa pode não ser igual ao local de residência imediatamente anterior à última etapa migratória (RIGOTTI, 1999). As adaptações realizadas nos censos populacionais entre 1980 e 2010 impossibilitam a utilização de um critério migratório único e homogêneo, pois a adoção do critério de última etapa é inviabilizada pela exclusão destes quesitos no censo demográfico de 2000 e a adoção do critério data fixa é inviabilizada pela ausência deste quesito no censo demográfico de 1980. Para superar esta limitação, optou-se por construir uma proxy para o critério data fixa para 1980, compatibilizando-a com os períodos posteriores. O procedimento adotado foi criar uma variável que indica o local de residência dos indivíduos 05 anos antes da data do censo utilizando os quesitos “local de nascimento”, “local de residência anterior” e “tempo de residência no local de recenseamento”. Como o objetivo do artigo é analisar a influência da hierarquia urbana sobre a condição migratória individual, optou-se por realizar recortes adicionais na base de dados para torná-la mais homogênea. Assim, indivíduos que nasceram ou moraram na data fixa ou anterior em outros países foram desconsiderados da amostra. Além disso, como o interesse é captar os movimentos migratórios dos indivíduos em idade economicamente ativa e que já concluíram seu ciclo educacional, a amostra engloba apenas pessoas entre 25 e 64 anos^3. Domicílios improvisados, coletivos ou sem chefe também foram desconsiderados da análise. É importante salientar que os ajustes realizados viabilizam a construção de uma amostra, cuja análise permitirá identificar as tendências migratórias de um grupo específico e sua relação com os níveis de desenvolvimento urbano-regional. Apesar desta restrição, esta amostra representa parcela significativa da população brasileira (tabela 01 abaixo), logo, os resultados obtidos serão de fundamental importância para melhor compreender suas dinâmicas urbano- regional e migratória.
Tabela 01 – Distribuição amostral por ano Ano Frequência Proporção (%) Cumulativo (%) 1980 8.088.455 28,09 28, 1991 5.582.196 19,39 47, 2000 6.745.692 23,43 70, 2010 8.373.332 29,08 100, Total 28.789.675 100,00 - Fonte: elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos 1980 a 2010
(%) da amostra censitária 27, 32, 33, 40, 32,
Os indivíduos foram classificados em dois grupos: (i) Não migrantes: indivíduos que nasceram e sempre moraram no local de recenseamento ou indivíduos que moram há pelo menos 05 anos no local de recenseamento.
(^3) A exclusão dos indivíduos pertencentes aos grupos etários 5-24 anos e mais de 64 anos pode subestimar a
migração, especialmente dos indivíduos jovens. Todavia, este recorte é adequado para a problemática analisada, pois o objetivo é captar os movimentos migratórios dos indivíduos plenamente inseridos nos mercados de trabalho brasileiros. Além disso, ao excluir os indivíduos destas faixas etárias, espera-se retirar da análise deslocamentos populacionais que não estão diretamente relacionados com o desenvolvimento econômico (a migração destes indivíduos tem grande probabilidade de ser familiar).
As condições socioeconômicas de uma localidade possuem impacto significativo sobre a decisão de migrar. Segundo Singer (1973), as conjunturas regionais são os aspectos mais importantes deste processo, pois as características individuais só influenciam quem migra (ou não) após uma análise detalhada dos contextos sociais e econômicos das localidades de origem e destino. O autor destaca que as disparidades regionais podem ser interpretadas como o motor principal das trajetórias migratórias que acompanham o processo de desenvolvimento capitalista. As migrações em contrapartida podem afetar as disparidades regionais de forma recíproca, funcionando como um de seus mecanismos de manutenção. No caso brasileiro, o processo de desenvolvimento recente (pós-1950) é caracterizado por expressivas disparidades regionais (AFFONSO e SILVA, 1995). As principais atividades produtivas se concentraram na região centro-sul do país, especialmente em São Paulo, em detrimento dos demais estados. Ao longo das décadas de 1960 e 1970, alguns instrumentos foram utilizados, via superintendências regionais de desenvolvimento, para minimizar estas disparidades, contudo, seus resultados não foram satisfatórios e a desconcentração observada foi limitada (GUIMARÃES NETO, 1995). Na década de 1980, devido à crise da dívida externa, houve um esvaziamento do papel do Estado, com consequências significativas para a dinâmica econômica regional. A ausência de medidas federais em um contexto de intensa abertura comercial, principalmente nos anos 1990, estimulou a desconcentração das atividades produtivas em favor da região centro-sul do país e de algumas áreas isoladas ao longo do território nacional (ARAÚJO, 2000). Neste contexto, as cidades médias passaram a desempenhar um papel estratégico, pois as mesmas possuíam a infraestrutura necessária para o desenvolvimento das atividades produtivas e não apresentavam os elevados custos de congestionamento dos grandes centros urbanos metropolitanos (THOMPSON e SERRA, 2001). A interiorização do urbano expandiu o desenvolvimento para estas cidades, tornando-as extremamente dinâmicas. Para observar mais detalhadamente a dinâmica regional brasileira entre 1980-2010 foram construídas diversas variáveis regionais, descritas no Quadro 01 (p.8). As variáveis têm como objetivo demonstrar diferentes aspectos do desenvolvimento socioeconômico regional e o principal critério para sua construção foi a necessidade de demonstrar a evolução de características consideradas essenciais para o desenvolvimento de uma localidade. Para facilitar a interpretação dos dados foi utilizada uma técnica de análise multivariada – a análise de componentes principais (ACP) – para identificar quais regiões apresentaram maior dinamismo socioeconômico entre 1980 e 2010. O objetivo da ACP é construir um conjunto de variáveis estatisticamente independentes a partir de uma transformação linear de um dado conjunto de variáveis observadas que são correlacionadas. Os índices (componentes principais) gerados possuem correlação nula e são calculados de forma que o primeiro componente mostra o maior percentual da variação nos dados observados, o segundo componente mostra a segunda maior variação e assim sucessivamente. Desta forma, é possível reduzir a quantidade inicial de variáveis a um número pequeno de componentes principais, identificando a menor quantidade possível de combinações lineares usadas para resumir dados, com perda mínima de informações. A Tabela 03 (p.8) mostra que os dois primeiros componentes explicam aproximadamente 70% da variância dos dados originais para cada ano censitário analisado.
Quadro 01 – Indicadores socioeconômicos regionais
Nome do indicador Descrição Rendimento domiciliar per capita regional Valor médio do rendimento domiciliar per capita. Taxa de esgotamento sanitário Proporção de domicílios ligados à rede geral de esgoto. Escolaridade média Média de anos de estudo da região. Grau de industrialização Proporção de trabalhadores urbanos na indústria. Escala industrial* Indicador de relevância das atividades industriais. Densidade de serviços modernos** Proporção de trabalhadores urbanos no setor de serviços modernos. Força de trabalho especializada Proporção de trabalhadores urbanos em atividades técnico-científicas. Taxa de formalidade Proporção de trabalhadores urbanos em atividades formais. Oferta de cultura Proporção de trabalhadores urbanos em atividades culturais. Oferta de serviços de saúde Proporção de trabalhadores urbanos em atividades do setor de saúde. Taxa de ocupação Proporção de pessoas ocupadas. Oferta de bens públicos Pessoal urbano ocupado em atividades relacionadas à oferta de benspúblicos. Índice de pobreza*** Indicador de pobreza. Coeficiente de Gini Indicador de desigualdade. Centralidade**** Indicador de hierarquia urbana. () Indicador assume os valores: 01 para áreas industriais irrelevantes (trabalho industrial<1.000); 02 para áreas industriais intermediárias (entre 1.000 e 10.000); e 03 para áreas industriais relevantes (>=10.000). () Serviços de telecomunicações, financeiros e seguros, jurídicos, de contabilidade e auditoria, consultorias, publicidade, engenharia e arquitetura, desenho e outros serviços técnico-profissionais prestados a empresas, serviços auxiliares da indústria e instituições científicas e tecnológicas. (**) A linha de pobreza equivale a 1/4 do salário mínimo vigente na data de referência do Censo 2010. Esta é a referência para a inclusão de indivíduos em programas sociais do Governo Federal. (****) Construído a partir da REGIC/IBGE. A área regional comparável foi classificada de acordo com o nível de centralidade de seu município polarizador (mais dinâmico em termos econômicos – PIB).
Tabela 03 – Total da variância explicada para a amostra (Brasil, 1980-2010)
Individual Acumulada Individual Acumulada Individual Acumulada Individual Acumulada 54,50% 54,50% 51,80% 51,80% 52,10% 52,10% 46,90% 46,90% 14,60% 69,10% 17,10% 68,90% 17,40% 69,50% 22,70% 69,60% 30,90% 100% 31,10% 100% 30,50% 100% 30,40% 100%
2000
Fonte: elaboração própria a partir dos microdados dos censos demográficos 1980-2010.
Demais
2010
Variação Componentes
c c
1980 1991
A análise das contribuições de cada variável para cada componente permite identificar prováveis indicadores da dinâmica regional brasileira. Observa-se que a estimação da ACP gerou dois indicadores regionais para o Brasil. O primeiro índice equivale a um indicador do nível de desenvolvimento socioeconômico local, pois ele compara variáveis que contribuem positivamente para o desenvolvimento, como o grau de industrialização e o nível médio de escolaridade, com variáveis que dificultam este processo, como a proporção de pobres. Este índice assume valores mais elevados para áreas regionais comparáveis que oferecem maiores oportunidades de emprego e renda para os indivíduos.
obtiveram nos últimos anos taxas de crescimento demográfico e do PIB mais expressivas do que as grandes metrópoles brasileiras.
Também é possível observar uma melhoria nos indicadores das áreas regionais comparáveis pertencentes às regiões Norte e Nordeste. Este resultado é um reflexo do surgimento de polos de desenvolvimento nestas regiões, como a fruticultura irrigada em Petrolina e Mossoró- Vale do Açu, atividades tecnológicas em Campina Grande, atividades têxteis e de calçados no entorno de Fortaleza, atividades extrativas minerais em Imperatriz, etc. Além disso, nos últimos anos estas regiões têm verificado taxas de crescimento médias superiores às observadas nas regiões mais desenvolvidas do país (IPEA, 2010), o que pode ter contribuído para aumentar seus respectivos níveis de atratividade. Simultaneamente, continuam a existir áreas de baixo dinamismo no país, especialmente nas regiões Norte e Nordeste. Em alguns casos, verificou-se a diminuição relativa do nível de atratividade, indicando que a estagnação se intensificou no período analisado. Apesar das disparidades serem mais expressivas na escala macrorregional, a análise não exclui a existência de disparidades dentro destas regiões, ainda que nas áreas mais desenvolvidas do país a magnitude destas diferenças seja menos expressiva. Em outras palavras, os dados evidenciam que a problemática regional brasileira ultrapassa a antiga dicotomia Sudeste-Nordeste, pois as disparidades de renda, emprego, estrutura produtiva, etc., existem em todas as escalas territoriais. Neste contexto, a posição hierárquica de uma localidade na rede urbana brasileira e suas respectivas vantagens e desvantagens locacionais desempenham papel crucial no processo de decisão migratória dos indivíduos. É exatamente esta relação que se pretende analisar na próxima seção do artigo.
4. Estrutura urbano-regional e determinantes da condição de migração individual no Brasil entre 1980 e 2010
A importância dos contextos regionais para o processo migratório evidencia que este fenômeno não deve ser estudado de forma isolada. Cushing e Jacques (2004) evidenciam a necessidade de incorporar as características espaciais aos estudos migratórios para tornar a análise mais rigorosa. A partir de discussões teóricas, diversos trabalhos empíricos passaram a ser elaborados com o objetivo de captar a influência dos aspectos espaciais sobre os processos migratórios, cujas análises podem ser classificadas em dois grupos. O primeiro engloba trabalhos que procuram captar a influência das características locais sobre as trajetórias migratórias em uma perspectiva regional^5. Nestes casos, os modelos estimados identificam o impacto de diferentes características espaciais, como renda média, coeficiente de Gini e taxa de desemprego, sobre o saldo migratório de determinada região. O segundo grupo inclui trabalhos que procuram quantificar a influência das características espaciais sobre a condição de migração individual, logo, são abordagens migratórias em perspectivas microeconômicas. Em relação às abordagens individuais, apesar de escassos, há alguns trabalhos que merecem ser destacados para o caso brasileiro, como Justo e Silveira Neto (2008b). Os autores realizam uma caracterização dos migrantes brasileiros de acordo com suas regiões de destino e estimam um modelo logit multinomial (não ordenado) para a decisão de migrar e a escolha da região de destino utilizando dados dos censos demográficos 1980 a 2000. O objetivo é determinar a probabilidade de migrar para as diferentes regiões do país, levando em consideração as características dos indivíduos e dos estados de origem, representados por variáveis dummies indicadoras do nível de desenvolvimento humano e da renda média. Os resultados do modelo evidenciam que indivíduos do sexo masculino, brancos, mais jovens e escolarizados, casados e com filhos e chefes do domicílio possuem maior probabilidade de migrar. Além disso, se o estado de origem destes indivíduos é deprimido e/ou subdesenvolvido esta probabilidade aumenta. Considerada a importância desta problemática e as tendências dos padrões migratórios brasileiros nos últimos anos, o objetivo desta seção é realizar um exercício empírico para identificar os principais determinantes da condição de migração individual, incorporando à análise aspectos relacionados aos níveis de desenvolvimento urbano das regiões de origem e de destino dos potenciais migrantes. A ideia subjacente é demonstrar em que magnitude os fluxos migratórios são influenciados por questões urbano-regionais, representadas por indicadores de centralidade urbana, dos níveis de desenvolvimento local e pelo tamanho das cidades.
4.1 Metodologia e modelo empírico
Para determinar a probabilidade de ser migrante no Brasil entre 1980 e 2010 serão estimados modelos logísticos para as regiões de origem e de destino dos potenciais migrantes, em cada ano censitário analisado, cujas formas funcionais são especificadas a seguir^6 :
Pr( yij = 1 | x , z )=β 0 +β 1 Xij +β 2 Zij + ε ij ( 4. 1 ) onde yij é a variável resposta, Xij é um vetor de variáveis de interesse, Zij é um vetor de variáveis de controle e ε ij é o termo de erro aleatório.
(^5) Para o caso do Brasil consultar Justo e Silveira Neto (2008a), Da Mata et al (2007), Ramalho (2006). (^6) Para maiores detalhes sobre as propriedades destes modelos consultar Cameron e Trivedi (2005).
Quadro 03 - Variáveis indicadoras das características pessoais (controles sociodemográficos) Variável Nome Descrição sexo Sexo Dummy que assume valor 1 para homens e 0 para mulheres.
branco Cor ou raça Dummy que assume valor 1 para brancos e 0 para pretos e pardos.
sitconj_uniao Situação conjugal Dummy conjugal estável e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos que possuem relação
getario_25a34 Grupo etário 25 a 34 anos Dummy anos e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com idade entre 25 e 34
getario_35a44 Grupo etário 35 a 44 anos Dummy anos e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com idade entre 35 e 44
getario_45a54 Grupo etário 45 a 54 anos Dummy anos e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com idade entre 45 e 54
getario_55a64 Grupo etário 55 a 64 anos Dummy anos e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com idade entre 55 e 64
escol_0a3 Grupo de escolaridade entre0 e 3 anos de estudo^ Dummy e 3 anos de estudo e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com escolaridade entre 0
escol_4a7 Grupo de escolaridade entre4 e 7 anos de estudo^ Dummy e 7 anos de estudo e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com escolaridade entre 4
escol_8a10 Grupo de escolaridade entre8 e 10 anos de estudo^ Dummy e 10 anos de estudo e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com escolaridade entre 8
escol_11a14 Grupo de escolaridade entre11 e 14 anos de estudo^ Dummy 11 e 14 anos de estudo e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com escolaridade entre
escol_15 Grupo de escolaridade com15 anos de estudo ou mais^ Dummy ou superior a 15 anos de estudo e 0 caso contrário.^ que assume valor 1 para indivíduos com escolaridade igual
Fonte: elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos 1980 a 2010.
Quadro 04 - Variáveis indicadoras das características urbanas e regionais (origem/destino) Variável Nome Descrição
regic1 Nível de centralidade Regic 1 da ACde origem/destino.
Dummy que assume valor 01 se a AC de residência na data fixa/recenseamento é classificada como metrópole e 0 caso contrário_._
regic2 Nível de centralidade Regic 2 da ACde origem/destino.
Dummy que assume valor 01 se a AC de residência na data fixa/recenseamento é classificada como capital regional e 0 caso contrário.
regic3 Nível de centralidade Regic 3 da ACde origem/destino.
Dummy que assume valor 01 se a AC de residência na data fixa/recenseamento é classificada como centro sub- regional e 0 caso contrário.
regic4 Nível de centralidade Regic 4 da ACde origem/destino.
Dummy que assume valor 01 se a AC de residência na data fixa/recenseamento é classificada como centro de zona e 0 caso contrário.
regic5 Nível de centralidade Regic 5 da ACde origem/destino.
Dummy que assume valor 01 se a AC de residência na data fixa/recenseamento é classificada como centro local e 0 caso contrário.
c1*
Índice de desenvolvimento e atratividade da AC de origem/destino.
Indicador do nível de desenvolvimento e atratividade da AC de residência individual na data fixa/recenseamento.
c2* Índiceorigem/destino.^ industrial^ da^ AC
Indicador das vantagens e desvantagens do setor industrial para a AC de residência individual na data fixa/recenseamento.
grande** ACporte.^ de^ origem/destino^ tem^ grande
Dummy que assume valor 1 para AC’s de residência individual na data fixa/recenseamento quer possuem grande porte e 0 caso contrário.
media** ACporte.^ de^ origem/destino^ tem^ médio
Dummy que assume valor 1 para AC’s de residência individual na data fixa/recenseamento quer possuem médio porte e 0 caso contrário.
pequena** AC de origem/destino tem pequenoporte.
Dummy que assume valor 1 para AC’s de residência individual na data fixa/recenseamento quer possuem pequeno porte e 0 caso contrário.
- Áreas de pequeno porte possuem população inferior a 150.000 habitantes.
- Áreas de médio porte possuem população entre 150.000 e 300.000 habitantes.
- Áreas de grande porte possuem população superior a 300.000 habitantes.
Fonte: elaboração própria a partir dos microdados dos Censos Demográficos 1980 a 2010. () Indicadores gerados a partir da Análise de Componentes Principais realizada na seção 3. (*) Critérios populacionais estabelecidos para a classificação das áreas regionais comparáveis:
Antes de proceder à análise urbano-regional é interessante analisar os determinantes da migração no Brasil considerando apenas as características individuais de cada migrante potencial. Os resultados deste modelo evidenciam quais seriam os principais condicionantes dos deslocamentos no país em uma situação hipotética, na qual seria possível isolar o processo migratório dos contextos socioeconômicos nacionais. Assim, é possível identificar se o processo migratório é seletivo do ponto de vista individual, ou seja, se grupos de indivíduos com características específicas possuem maior probabilidade de migrar. Na tabela abaixo podem ser visualizadas as estimações deste modelo:
A seletividade da migração em relação à idade é facilmente identificada por intermédio dos resultados do modelo estimado. Indivíduos pertencentes ao grupo etário mais jovem (entre 25 e 34 anos) possuem probabilidade de migrar significativamente superior aos demais elementos da amostra em todo o período. Vale salientar que apesar da manutenção deste padrão, há uma pequena diminuição da vantagem migratória dos jovens no período analisado, sem quaisquer indícios de perda de posição deste grupo. Os resultados confirmam as hipóteses sobre a facilidade de realização de deslocamentos de indivíduos jovens, pois estes possuem maior capacidade de adaptação a novos contextos sociais e estão dispostos a incorrer maiores riscos. Em relação ao nível de escolaridade são observadas tendências específicas para cada grupo de análise. Indivíduos pertencentes aos grupos de escolaridade mais baixa (0 a 3 anos de estudo) possuíam, em 1980, probabilidade de migrar aproximadamente 4% mais elevada do que os indivíduos com níveis de escolaridade intermediária e elevada. Este resultado provavelmente é uma consequência da migração estimulada por fatores negativos que dificultam a inserção individual em suas respectivas regiões de origem. Os migrantes com estas características tendem a interpretar a mobilidade espacial como mobilidade social, ainda que efetivamente este resultado não seja verificado. Este argumento pode ser utilizado para explicar parte dos fluxos migratórios que ocorriam no Brasil no final da década de 1970 entre áreas comparáveis da região Nordeste (origem) e São Paulo (destino). Nos anos censitários posteriores, observa-se uma inversão desta probabilidade, de tal forma que indivíduos pouco escolarizados passam a ter em 2010 uma probabilidade de migrar 20% mais baixa do que os mais escolarizados, um provável reflexo da diminuição percentual deste grupo no total da população brasileira e/ou da elevação da percepção de suas dificuldades de inserção mesmo em conjunturas mais favoráveis (permanecer na origem seria menos prejudicial do que migrar e não obter emprego). No outro extremo, indivíduos mais escolarizados (11 a 14 e 15 ou mais anos de estudo), observa-se maior probabilidade de migrar em relação aos demais grupos. Entre 1980 e 2010 há uma pequena redução desta probabilidade, todavia, esta perda de importância não afeta a seletividade da migração em termos educacionais. Em 1980, a probabilidade de migrar dos indivíduos com 15 anos de estudo ou mais era 96% maior do que a probabilidade dos demais grupos; entre 1991 e 2000, houve uma retração deste percentual, para aproximadamente 40%, reflexo da conjuntura econômica nacional desfavorável que desestimulou em alguma medida os deslocamentos internos da população brasileira. Em 2010, este percentual se recuperou estabelecendo-se em 60%. Altos níveis de escolaridade facilitam a inserção individual nos mercados de trabalho, tanto em regiões dinâmicas quanto estagnadas, logo, indivíduos com estas características são beneficiados pela efetivação do deslocamento. Em resumo, os resultados do modelo de determinação da condição de migração individual, que incorpora apenas características sociodemográficas pessoais, indicam que os homens, brancos, jovens, com situação conjugal estável e com elevados níveis de escolaridade possuem maior probabilidade de migrar no Brasil no período entre 1980 e 2010^10. Há indícios de aumento da probabilidade de migrar das mulheres e de indivíduos pretos e pardos, todavia, estas características ainda não são as mais beneficiadas pelo processo migratório, que possui caráter significativamente seletivo.
4.2 Hierarquia urbana e a decisão individual de migrar
(^10) Corroborando as análises sobre o tema (i.e.: JUSTO e SILVEIRA NETO, 2008b).
Segundo Baeninger (2008), Brito (2002 e 2006) e Lima (2013), as tendências dos padrões migratórios brasileiros, entre 1980 e 2010, evidenciam a diminuição da atratividade das grandes metrópoles brasileiras devido aos seus elevados custos de congestionamento e às deseconomias de aglomeração. Com o intuito de corroborar as hipóteses levantadas pelos autores, especificamente a redução da atratividade dos grandes centros urbanos metropolitanos, serão estimados modelos logísticos para a determinação da condição de migração individual que incluem características da estrutura urbana brasileira nas últimas décadas. Três grupos de variáveis serão utilizados para representar as características da rede urbana nacional: a classificação REGIC, os indicadores regionais identificados pela ACP realizada neste artigo e a escala populacional. Para cada grupo de variáveis serão estimados modelos para as regiões de origem e de destino dos potenciais migrantes e espera-se que seus resultados sejam convergentes. No primeiro modelo, as variáveis explicativas utilizadas para indicar o nível de centralidade urbana da área regional comparável de residência, na data fixa e na data de recenseamento, foram construídas por intermédio dos estudos sobre as regiões de influência das cidades realizados pelo IBGE. Os resultados da pesquisa de 1993 foram usados como referência para os Censos Demográficos de 1980 e 1991; os resultados de 2007 foram usados como referência para os censos de 2000 e 2010. As regiões de influência das cidades equivalem ao mapeamento da rede urbana brasileira e têm o objetivo de subsidiar o planejamento regional brasileiro. As redes enfatizam a complexidade das interações espaciais existentes no país e seus núcleos focais são as cidades que desempenham, primordialmente, a função de gestão territorial. A identificação destes centros é viabilizada pelos níveis de centralidade dos Poderes Executivo e Judiciário, pela centralidade empresarial e pela presença de serviços e equipamentos diversificados em seus respectivos territórios. A partir destes requisitos, o IBGE delimitou as respectivas áreas de influência e a articulação territorial brasileira, considerando, inclusive, suas diferenciações em escala regional. As cidades brasileiras foram divididas em 05 níveis: (i) metrópoles; (ii) capitais regionais; (iii) centros sub-regionais; (iv) centros de zona; e (v) centros locais. As estimações dos modelos para a condição de migração individual que incluem os níveis hierárquicos das cidades-polo de cada área regional comparável podem ser visualizadas na Tabela 05 (p.18). Os resultados evidenciam que áreas regionais comparáveis pertencentes às escalas urbanas mais elevadas possuíam expressiva capacidade de retenção populacional até meados da década de 1990, quando esta situação começou a se inverter. Indivíduos residentes na data fixa, até o início dos anos 1990, nas metrópoles nacionais possuíam menor probabilidade de migrar quando comparados aos indivíduos residentes em AC’s que desempenhavam funções urbanas de menor nível hierárquico. Estes resultados indicam que a elevada centralidade funcionava como um fator de retenção populacional na origem dos potenciais migrantes. As vantagens relacionadas ao padrão de vida das grandes metrópoles estimulavam a permanência nas mesmas. A partir da segunda metade da década de 1990, o crescimento das cidades médias passou a estimular deslocamentos em sua direção, o que acabou reduzindo a capacidade de retenção populacional das metrópoles nos anos posteriores e intensificou a emigração de sua população. Em outras palavras, a partir de 1995, residir, na data fixa, em áreas no topo da hierarquia urbana brasileira aumenta significativamente a probabilidade individual de migrar.
pelas teorias migratórias convencionais podem ocorrer e são resultado de uma decisão individual racional. Em contextos regionais mais dinâmicos, é provável que os indivíduos possuam maior acesso a informações sobre oportunidades de renda e emprego em outras localidades, além de possuírem maior capacidade produtiva (níveis médios de escolaridade e qualificação são mais elevados em regiões com maiores níveis de renda em comparação às demais localidades), logo, a efetivação do deslocamento é mais fácil (DE HAAS, 2010). Os indivíduos podem, inclusive, migrar muito mais por causa de suas aspirações individuais do que por suas capabilities quando residem em áreas mais desenvolvidas, pois a conjuntura regional favorece o deslocamento. Segundo De Haas (2010), a capacidade de migrar varia na mesma direção do desenvolvimento; as aspirações migratórias (o que o indivíduo espera após a efetivação da migração), em contrapartida, crescem apenas até o ponto no qual o nível de desenvolvimento da localidade de residência individual atinge um ponto crítico. Nesta perspectiva, a imigração varia na mesma direção do desenvolvimento e a emigração tende a crescer nas primeiras fases deste processo até atingir um nível máximo. Após este ponto a emigração passa a variar no sentido oposto ao desenvolvimento. Ao incorporar estes aspectos à análise é possível compreender os fluxos migratórios que emergem nos últimos anos. Em relação às regiões de destino dos potenciais migrantes, não houve mudanças significativas no período analisado: a residência na data do censo em áreas comparáveis polarizadas por uma metrópole diminui a probabilidade de um indivíduo ser migrante. De forma geral, observa-se que as metrópoles diminuíram, respectivamente, suas capacidades de retenção e atração populacional. As justificativas mais prováveis para esta tendência estão relacionadas à dificuldade de absorção do grande contingente populacional que se direcionou para as mesmas no período imediatamente anterior e ao crescimento das cidades médias. As mesmas observações podem ser realizadas para as áreas comparáveis polarizadas por capitais regionais, que incluem capitais das regiões Nordeste, Norte e Centro-Oeste e áreas comparáveis polarizadas por cidades como Campinas, São José dos Campos, Santos, Uberlândia, Joinville, Londrina, Criciúma, Blumenau e Maringá. Estas regiões passaram a verificar nos últimos anos, pós-2000, problemas similares aos das grandes metrópoles, o que pode ter afetado suas respectivas capacidades de atração e retenção populacional. As áreas regionais comparáveis polarizadas por centros sub-regionais, compostos basicamente por cidades que exercem funções urbanas que as caracterizam como cidades de hierarquia intermediária, como Paulo Afonso, Alfenas, Poços de Caldas, Ubá, Viçosa, Macaé e Bragança Paulista, possuem maior capacidade de retenção e atração populacional. A residência na data fixa em AC’s polarizadas por centros sub-regionais diminui a probabilidade de migrar em comparação às chances de efetivação do deslocamento de indivíduos residentes em outras AC’s. Áreas regionais comparáveis com estas características apresentaram maior dinamismo econômico nas duas últimas décadas com consequências significativas sobre a geração de renda e emprego locais. Estes fatores têm estimulado não apenas a permanência de suas respectivas populações, como também a atração de imigrantes das mais variadas regiões do país. Todavia, salienta-se que a análise do ponto de vista das regiões de destino dos imigrantes indica um arrefecimento de sua atratividade individual entre 2000 e 2010 (atualmente é mais provável permanecer em regiões com estas características do que migrar em direção às mesmas). Por fim, áreas de menor importância na hierarquia urbana brasileira, centros de zona e locais, são incapazes de reter suas respectivas populações e/ou de atrair imigrantes. As escassas oportunidades de renda e emprego caracterizam estas regiões como tradicionais origens dos migrantes brasileiros.
Salienta-se que estes resultados não implicam a redução da importância das áreas urbanas para as trajetórias migratórias brasileiras. Pelo contrário, a generalização da urbanização e a extensão do urbano no território brasileiro intensificaram os deslocamentos entre suas regiões urbanizadas (a migração mais expressiva é urbana-urbana, conforme ressaltado por Brito (2006)). A grande questão e a tendência que se verifica é o redirecionamento dos deslocamentos para áreas urbanas de menor porte em detrimento das grandes metrópoles, pois suas taxas de crescimento são mais expressivas. Este fato as torna cada vez atraentes para os indivíduos, afinal supõe-se que o processo de inserção ocupacional será menos complexo em contextos de expansão econômica. Os resultados dos modelos para a hierarquia urbana brasileira são confirmados pelos modelos que incorporam os indicadores regionais de desenvolvimento e atratividade obtidos por intermédio da análise de componentes principais, conforme pode ser verificado na Tabela 06 a seguir. Áreas mais desenvolvidas passam a expulsar suas populações em prol das demais devido à incapacidade de absorção do elevado contingente populacional que se dirige às mesmas. Simultaneamente, áreas comparáveis mais dinâmicas em termos industriais mantêm sua capacidade de atração e retenção populacional.
Tabela 06 – Razão de riscos relativos do modelo de regressão logística para a condição de migração individual segundo indicadores de desenvolvimento e atratividade do local de residência (Brasil, 1980-2010)
1980 1991 2000 2010 1980 1991 2000 2010 1.111*** 1.100*** 1.087*** 1.122*** 1.108*** 1.094*** 1.081*** 1.125*** (0.005) (0.004) (0.005) (0.006) (0.012) (0.005) (0.008) (0.006) 1.239*** 1.044 1.049 0.978 1.106 0.953 0.949 0. (0.103) (0.103) (0.061) (0.068) (0.093) (0.070) (0.061) (0.063) 1.444*** 1.354*** 1.259*** 1.270*** 1.460*** 1.337*** 1.226*** 1.214*** (0.040) (0.014) (0.014) (0.019) (0.039) (0.017) (0.014) (0.015) 1.266*** 1.255*** 1.271*** 1.144*** 1.258*** 1.253*** 1.265*** 1.126*** (0.031) (0.018) (0.036) (0.038) (0.015) (0.019) (0.020) (0.018) 1.713*** 1.774*** 1.692*** 1.672*** 1.722*** 1.759*** 1.666*** 1.627*** (0.026) (0.019) (0.066) (0.065) (0.028) (0.036) (0.050) (0.044) 2.538*** 2.449*** 2.321*** 2.330*** 2.586*** 2.417*** 2.274*** 2.221*** (0.049) (0.038) (0.123) (0.138) (0.100) (0.099) (0.121) (0.083) 0.747*** 0.905 0.957 0.854*** 0.932 0.879** 0.891** 0.767*** (0.072) (0.094) (0.054) (0.019) (0.102) (0.057) (0.049) (0.026) 0.818*** 0.909 0.937* 0.957 0.857*** 0.879*** 0.889*** 0.870*** (0.037) (0.054) (0.035) (0.030) (0.045) (0.037) (0.030) (0.020) 1.195*** 1.113*** 1.077* 1.008 1.210*** 1.144*** 1.109*** 1.064*** (0.053) (0.036) (0.042) (0.026) (0.047) (0.028) (0.022) (0.022) 2.106*** 1.453*** 1.477*** 1.513*** 2.020*** 1.516*** 1.597*** 1.708*** (0.262) (0.150) (0.169) (0.123) (0.197) (0.067) (0.056) (0.073) 0.876*** 0.958 0.983 1.092*** 0.958* 0.947** 0.926*** 0.926*** (0.039) (0.048) (0.046) (0.035) (0.031) (0.023) (0.018) (0.023) 1.038 0.977 1039* 1.039* 0.940* 0.859*** 0.923*** 0.882*** (0.056) (0.030) (0.025) (0.023) (0.046) (0.031) (0.022) (0.011) 0.038*** 0.027*** 0.029*** 0.025*** 0.037*** 0.029*** 0.031*** 0.024*** (0.003) (0.002) (0.004) (0.002) (0.005) (0.003) (0.003) (0.002) Pseudo-R2 0.034 0.017 0.013 0.024 0.022 0.024 0.020 0. Nº observações 8.088.455 5.582.196 6.745.692 8.373.332 8.088.455 5.582.196 6.745.692 8.373. Fonte: elaboração própria a partir dos Censos Demográficos 1980-2010.
Destino (data de recenseamento)
sexo
Origem (data fixa)
branco
escol_11a
escol_
c
c
_cons
getario45a
() Variável significativa a 1%; () variável significativa a 5%; () variável significativa a 10%.
sitconj_uniao
getario35a
getario25a
escol_0a
escol_4a
