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Migrações no Brasil: uma aplicação do modelo gravitacional com dados em painel (2002-2014) / Migrations in Brazil: an application of gravitational model with panel data (2002-2014)

This paper aims to analyze the relationship between migration flows and the variables considered as factors of pull/push, such as average income in the State of origin and destination of migration, access to water, access to electricity, distribution of income, health, violence, mean years of schooling and level of employment in the period of 2002-2014 to Federation Units (FU). To achieve this goal, it is estimated a gravity model with panel data for migration flows, including a dummy variable for States which share borders. The main results that, if on the one hand, Sao Paulo and Minas Gerais are the main destination States, on the other are the main sources of inter-State migrations in Brazil. As regards econometric results, one of the main findings is that the average income in the destination is indeed a factor that can affect the migration decision of the individual. It is also possible to observe that the coefficients associated with population variables in the source and target, as well as the distance between them, were statistically significant. Were also statistically significant parameters associated with the average yield; the concentration of income; to health; to violence; the dummy to States that share borders; the number of people with access to electricity and the average years of study. It should be noted that, in the present study, the number of people with access to piped water and the percentage of the population employed were not statistically significant. / Este trabalho tem por objetivo analisar a relação entre os fluxos migratórios e as variáveis consideradas como fatores de atração/repulsão, tais como, rendimento médio no estado de destino e da origem das migrações, acesso à água, acesso à energia elétrica, distribuição de renda, saúde, violência, escolaridade média e nível de emprego no período de 2002-2014 para as Unidades da Federação (UF’s). Para atingir esse objetivo, estima-se um modelo gravitacional com dados em painel para os fluxos de migrações, incluindo-se uma variável dummy para estados que compartilham fronteiras. Como principais resultados, observa-se que, se por um lado, São Paulo e Minas Gerais são os principais estados destinos, por outro são as principais origens das migrações interestaduais no Brasil. No que diz respeito aos resultados econométricos, um dos principais resultados encontrados é que o rendimento médio no destino, é de fato um fator que pode influenciar a decisão de migração do indivíduo. Também é possível observar que os coeficientes associados às variáveis população na origem e no destino, bem como, a distância entre elas, foram estatisticamente significativos. Se mostraram também estatisticamente significativos os parâmetros associados ao rendimento médio; à concentração de renda; à saúde; à violência; a dummy para estados que compartilham fronteiras; ao número de pessoas com acesso à energia elétrica e a média de anos de estudo. Ressalta-se que, no presente estudo, o número de pessoas com acesso à água encanada e o percentual da população empregada não foram estatisticamente significativas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/12336
Date10 February 2017
CreatorsBarbosa, William
ContributorsFreitas, Clailton Ataídes de, Becker, Kalinca Leia, Ta, Silvio Hong Tiing
PublisherUniversidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Sociais e Humanas, Programa de Pós-Graduação em Economia e Desenvolvimento, UFSM, Brasil, Economia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation600300000000, 600, 7c1322b6-2d00-4de7-b548-86d0f783084e, 7b09bc2d-7b8e-43c1-acb9-cb0572e2beae, d16577c2-0277-4fd8-b922-2147447b2d78, 57f0cc3a-b97c-409a-bf24-bd4a023056bc

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