O Impacto da Pobreza Multidimensional e da Desigualdade na Distribuição de Renda nos Fluxos Migratórios, 1991, 2000 e 2010: Uma Abordagem Espacial para os Municípios Brasileiros

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Marcos Aurélio Brambilla
Marina Silva Cunha

Resumo

O objetivo do presente estudo foi avaliar a distribuição espacial dos fluxos migratórios nos municípios e o impacto da pobreza e da desigualdade na distribuição de renda na taxa líquida de migração, com base nas informações dos Censos Demográficos dos anos de 1991, 2000 e 2010. Para tanto, foi utilizada a abordagem de econometria espacial. Os resultados indicaram que em todo o período houve maior concentração de fluxos migratórios no estado de São Paulo e na região Centro-Oeste e menor incidência no estado de Minas Gerais e na região Nordeste. Além disso, o estudo indicou que a pobreza multidimensional, a desigualdade na distribuição de renda, a pobreza multidimensional dos municípios vizinhos e a desigualdade na distribuição de renda dos municípios vizinhos apresentaram impacto negativo sobre a taxa de migração, sendo que, entre os determinantes estudados, a pobreza multidimensional apresentou o maior impacto na decisão de migração do indivíduo.

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Como Citar
BRAMBILLA, M. A.; CUNHA, M. S. O Impacto da Pobreza Multidimensional e da Desigualdade na Distribuição de Renda nos Fluxos Migratórios, 1991, 2000 e 2010: Uma Abordagem Espacial para os Municípios Brasileiros. Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, v. 14, n. 1, p. 155-180, 20 fev. 2021.
Seção
Artigos
Biografia do Autor

Marcos Aurélio Brambilla, Doutor em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá

Doutor em Teoria Econômica pela Universidade Estadual de Maringá. Mestre em Economia Regional pela Universidade Estadual de Londrina (2015). Graduado em Ciências Econômicas pela Faculdade Cidade Verde (2012). Áreas de interesse: Políticas Sociais, Distribuição de Renda e Pobreza. Possui conhecimentos em Métodos Quantitativos em Econometria Espacial e Análise Envoltória de Dados e em programas de geoprocessamento (Quantum GIS e Arc GIS), de estatística (Stata) e de estatística espacial (GeoDa e GeoDaSpace).