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ANÁLISE DA ESTRUTURA ESPACIAL DOS ÍNDICES DE EFICÁCIA
MIGRATÓRIA DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS EM 2010 Tiago Carlos Lima do Nascimento1
Nuni Jorgensen2
Palavras-chave: Eficácia Migratória, Índice de Moran, Migração Interna, Atração,
Expulsão.
1 Geógrafo e doutorando em Demografia pelo Cedeplar/UFMG. [email protected] 2 Graduada em Relações Internacionais e mestranda em Demografia pelo Cedeplar/UFMG.
INTRODUÇÃO:
Os fluxos migratórios brasileiros, assim como os fluxos dos demais países da América
Latina, estiveram historicamente relacionados ao intenso processo de urbanização que
se caracterizava pelo adensamento populacional nos grandes centros urbanos, êxodo
das áreas rurais em direção às áreas urbanas e periferização dos grandes centros
urbanos (SINGER, 1973; SINGER, 1988).
Neste intenso processo de metropolização, os fluxos migratórios brasileiros estavam
condicionados a uma expressiva atração de população na região Sudeste, mais
especificamente com destino à São Paulo que se constitui como o grande centro
urbano, para Brasília no período de sua construção e nas décadas que se sucederam, e
fluxos de migração na zona de expansão da franja pioneira na hinterlândia da região
Norte. As regiões do Nordeste, Norte, Sul e Minas Gerais se constituíam como áreas
de expulsão de população (BAENINGER, 1999; BAENINGER 2012).
Essa polarização entre os espaços que envolvem as migrações no Brasil começaram a
se fragmentar devido à urbanização mais flexível. A partir dos dados observados no
Censo Demográfico de 1980, observa-se uma redução nos fluxos de emigração do
Nordeste, Sul e Minas Gerais e aumento do retorno migratório (RIBEIRO,
CARVALHO, WONG, 1996; RIBEIRO, CARVALHO, WONG, 1996). A partir
deste período observam-se novas espacialidades nos fluxos migratórios nacionais que
estão relacionados ao processo de urbanização mais flexível, crescimento das cidades
médias e aumento da rotatividade migratória (BAENINGER, 2012). Com isto
observamos o surgimento de novos locais de destino na hinterlândia do país em
direção a estas pequenas cidades que concentram novas funções urbanas, e também
no entorno dos grandes centros metropolitanos, intensificando as migrações em
direção aos municípios que envolveriam relações de transbordamento das funções
urbanas ou um processo de produção das cidades-dormitório. (CARLOS, 2011;
CASTELLS, 2013; GIDDENS, 1991).
Através destes novos desafios que surgem devido à maior flexibilização e
fragmentação dos fluxos migratórios, realizaremos uma análise das formas espaciais
que os mesmos vêm tomando no espaço brasileiro. Com isto, buscamos ampliar o
debate sobre as trocas migratórias e não focar nossa análise nos volumes absolutos
e/ou taxas de migração, mas na capacidade de atração/repulsão dos municípios
brasileiros através dos índices de eficácia migratória, e como se caracterizam os
fluxos migratórios intermunicipais com base no Censo de 2010.
METODOLOGIA
Para viabilizar o desenvolvimento desta pesquisa utilizou-se as informações do Censo
Demográfico de 2010 referentes ao total de população dos municípios do Brasil e
também as informações de data fixa referentes ao quinquênio de 2005 a 2010.
Com base nestas informações pudemos construir os Índices de Eficácia Migratória -
IEM através da razão simples entre o saldo migratório e a soma do total de imigrantes
e emigrantes: variando entre -1 a 1, este índice mensura se um determinado espaço é
um “expulsor” de população (valores negativos), se ele atrai população (valores
positivos), ou se é uma área de rotatividade migratória, isto é, um local que emite
muitos emigrantes ao mesmo tempo em que também atrai imigrantes (valores entre -
0,1 a 0,1). Através deste índice podemos categorizar os municípios brasileiros e sua
relação com a migração. Cabe ressaltar também que o IEM é uma medida relacional
entre os fluxos migratórios que envolvem os municípios estudados, ou seja, ele indica
se um município é capaz de reter população ou de expulsá-la, não se referindo à
quantidade ou a volumes de migrantes.
Após a análise descritiva do índice de eficácia migratória, utilizamos o Índice de
Moran para medir a autocorrelação espacial entre os IEM’s por municípios do Brasil.
O Índice de Moran nos permite medir a correlação espacial, através da mensuração do
desvio padronizado de uma variável x numa área y, com o desvio padronizado das
áreas vizinhas para uma mesma variável x.
Através deste método foi possível verificar os aglomerados espaciais que existem no
Brasil e em outros recortes espaciais mais específicos e identificar os padrões
espaciais dos fluxos migratórios.
ÍNDICES DE EFICÁCIA MIGRATÓRIA POR MUNICÍPIOS BRASILEIROS
Através da Figura 1 podemos observar a distribuição dos espaços de migração no
Brasil. As marcas mais claras indicam uma maior proporção de municípios com
IEM’s negativos por todo o território. Os municípios que possuem saldos migratórios
positivos também se distribuem de forma bastante heterogênea. Os municípios do Sul
com os maiores IEM’s estão localizados na hinterlândia da região. A região Sudeste,
por sua vez, possui a maior proporção de municípios com IEM’s positivos na sua
região litorânea e também na hinterlândia, com ênfase maior para a UF de São Paulo,
indicando que os tradicionais espaços de atração populacional ainda persistem em
2010.
FIGURA 1 – ÍNDICES DE EFICÁCIA MIGRATÓRIA POR MUNICÍPIOS -
BRASIL/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
As regiões Nordeste e Norte apresentam maiores proporções de municípios com
IEM’s negativos e municípios “ganhadores” de população em seu litoral e alguns em
sua hinterlândia, o que indica que as metrópoles nordestinas ganham proeminência no
cenário migratório brasileiro por sua capacidade de atração de população. Pode-se
observar que existem mais municípios perdendo população do que municípios que
estão ganhando população através das trocas migratórias internas. Para compreender
melhor esta relação, utilizaremos o Índice de Moran, conforme descrito abaixo.
ÍNDICE DE EFICÁCIA MIGRATÓRIA E O ÍNDICE DE MORAN
Através da aplicação da autocorrelação espacial dos Índices de Eficácia Migratória
com o Índice de Moran para os municípios do Brasil podemos observar os clusters de
associação espacial entre: high-high (HH); high-low (HL); low-high (LH) e low-low
(LL). Os clusters HH indicam que tanto o valor do atributo como o valor médio para
seus vizinhos são altos, ou seja, que o município atrai população, bem como os
municípios de seu entorno. Os clusters LL indicam uma relação inversa - os atributos
e seus vizinhos encontram-se abaixo da média, ou seja, tanto o município como seus
vizinhos são expulsores de população. Os clusters LH indicam que valores baixos
estão cercados por valores altos, representando valor negativo e média dos vizinhos
positiva, ou seja, municípios expulsores cujos vizinhos atraem população; em
contrapartida os clusters HL indicam que valores altos estão cercados por baixos –
municípios atratores de população cercados por outros cujos IEMs são baixos.
(MARQUES, HOLZSCHUH, TACHIBANA, IMAI, 2010).
FIGURA 2 – APLICAÇÃO O ÍNDICE DE MORAN PARA OS ÍNDICES DE
EFICÁCIA MIGRATÓRIA DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
A partir da Figura 2, percebe-se que os municípios LL - que possuem baixos IEM’s e
estão cercados por outros municípios com baixos IEM’s, estão concentradas nas
regiões Norte e Nordeste. O tradicional centro “expulsor” de população ainda se
mantém no Brasil - os clusters com os menores IEM’s estão concentrados no
Nordeste e na zona de transição com a Amazônia, e também no eixo entre a Bahia e o
norte de Minas Gerais.
Cabe destacar também que os clusters HL, compostos pelos municípios com altos
IEM’s cercados por municípios com baixos IEM’s, tem pouca representatividade no
Brasil. No entanto, ainda que poucos, estão localizados em sua maior parte no
Nordeste e no eixo entre a Bahia e Minas Gerais, com alguma representatividade
também no Norte e no Sul. Estes clusters representam uma parte das novas tendências
na migração interna brasileira: cidades médias que surgem nas antigas regiões de
expulsão de população, agora dotada de um conjunto determinado de funcionalidades
que as tornam centros de atração de população em locais que possuíam um histórico
de IEM’s negativos.
Os clusters de HH, os locais com altos IEM’s cercados por municípios também com
altos IEM’s, se encontram em sua maior parte na região Sudeste e no eixo Sul –
Sudeste do país, com alguma representatividade no Centro-Oeste. As regiões Norte e
Nordeste possuem uma pequena participação de clusters HH, sendo uma
característica dos seus tradicionais centros urbanos.
Através desta breve descrição temos uma visão geral dos espaços que envolvem a
migração no Brasil por meio da autocorrelação espacial. A fim de elaborar uma
leitura de suas especificidades, realizaremos uma análise regional com vistas a captar
as particularidades das migrações internas brasileiras.
ANÁLISE POR REGIÃO GEOGRÁFICA
Nesta seção os gráficos de autocorrelação espacial serão apresentados com maior
escala, de modo que as especificidades de cada região possam ser visualizadas e
analisadas. A primeira região discutida será a região norte, conforme a Figura 3:
FIGURA 3: PADRÃO ESPACIAL DOS ÍNDICES DE MORAN PARA A REGIÃO
NORTE/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
Primeiramente, nota-se que a região Norte possui mais municípios
predominantemente HH e poucos municípios LL. É interessante perceber que nessas
características também estão inclusas as capitais de suas UF’s - ou seja, mesmo estes
centros urbanos possuindo uma maior proporção relativa de população na região, elas
não se constituem como centros de atração de população. Há, em realidade, clusters
de HH em municípios menores, indicando uma atração relevante na hinterlândia da
região. Cabe ressaltar que as exceções são as capitais de Porto Velho em Rondônia e
Manaus no Amazonas que se constituem como HH, sendo centros tradicionais de
atração de população na região desde a década de 70.
A região Nordeste, por sua vez, possui a maior heterogeneidade entre os espaços de
migração. Esta abarca municípios com características de HH, LL, HL e LH. Os
clusters com HH estão localizados principalmente no litoral, com destaque para as
regiões metropolitanas de Natal, Fortaleza e Salvador, e as demais RM’s não
aparecem como clusters de HH. Isto estaria relacionado ao que alguns pesquisadores
já apontaram como uma reinversão nos fluxos migratórios, onde há movimentos de
pessoas saindo das regiões metropolitanas e migrando em direção à hinterlândia da
região Nordeste (FUSCO, 2012).
FIGURA 4: PADRÃO ESPACIAL DOS ÍNDICES DE MORAN PARA A REGIÃO
NORDESTE/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
O Nordeste também se caracteriza como uma região tradicionalmente expulsora de
população, isto pode ser observado pelo fato de haver uma grande participação de
municípios LL no Semiárido, indicando uma tendência de emigração persistente. Ao
mesmo tempo, observa-se também uma maior participação em relação às demais
regiões brasileiras de municípios HL, compondo as cidades médias no Semiárido que
se constituem em polos de atração de população e também em novos locais de destino
dos migrantes nordestinos.
A região Centro-Oeste possui uma maior homogeneidade entre municípios HH e LH.
Esta apresenta clusters de HH na área de fronteira com a região Norte (zona de
transição com a Amazônia), o que seriam provavelmente zonas de exploração da
agroindústria. De fato, nota-se uma grande atração para o estado do Mato Grosso, o
que confirma a tendência de persistência de altos índices de eficácia migratória
registrados no estado ainda nas décadas de 70 e 80. Interessante também destacar a
alta eficácia migratória do entorno de Brasília e de Goiânia. Mais importante, ainda, é
notar a não-significância do Distrito Federal, o que pode denotar alta circularidade
migratória no município.
FIGURA 5: PADRÃO ESPACIAL DOS ÍNDICES DE MORAN PARA A REGIÃO
CENTRO-OESTE/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
A região Sudeste também apresenta grande heterogeneidade. A UF de Minas Gerais
assemelha-se mais aos padrões espaciais do Nordeste: apresenta uma região
metropolitana com cluster de HH, e vários clusters LL e LH, indicando grande
diversidade de migrações onde a população migra em direção à RMBH e a um
pequeno conjunto de cidades no interior da UF.
Rio de Janeiro, Campinas e São Paulo, por sua vez, são casos interessantes, não
havendo relevância estatística para classificar estas grandes cidades. Contudo, elas
estão cercadas por municípios categorizados como clusters HH. Estas cidades
possuem IEM’s de -0,02; -0,01 e -0,04 respectivamente. Ou seja, são grandes cidades
que possuem índices muito próximos a zero, não sendo categorizados como espaços
com forte atração ou repulsão de população, que, provavelmente à alta circulação de
pessoas, não seriam captados nos clusters de HH. Na verdade, as informações
contidas nos mapas são uma evidência do processo de periferização dos grandes
centros metropolitanos, aumento da mobilidade populacional e surgimento de outros
centros urbanos e cidades-dormitório no entorno destas grandes cidades. Nestes casos,
a imigração para os clusters HH no entorno dos grandes centros estariam ligados a i)
espraiamento da malha urbana destas cidades ou, ii) funções e estruturas urbanas
destas grandes metrópoles que influenciam os fluxos migratórios de todo o seu
entorno.
FIGURA 6: PADRÃO ESPACIAL DOS ÍNDICES DE MORAN PARA A REGIÃO
SUDESTE/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
Finalmente, nota-se que o sul brasileiro possui vários clusters LL concentrados no
interior do Paraná, contrastando com o cluster HH que envolve a Região
Metropolitana de Curitiba, que por sua vez, apresenta o mesmo caso de irrelevância
estatística de São Paulo, Campinas e Rio de Janeiro, novamente muito provavelmente
devido à circularidade. Curitiba também pode ser considerada como uma área de alta
rotatividade migratória apresentando um IEM de -0,03, isto é, se encaixa no mesmo
processo de distribuição de população mencionado anteriormente.
Um caso semelhante também ocorre em Santa Catarina, na relação entre Florianópolis
e sua Região Metropolitana. A distinção está no fato de que Florianópolis está num
cluster LH, sendo que este cluster HH encontra-se no litoral e o resto da UF apresenta
clusters LH e LL.
No Rio Grande do Sul, a Região Metropolitana de Porto Alegre está categorizada
como um cluster LH. Os maiores clusters HH estão em Caxias do Sul e seu entorno e
no litoral da UF. Ainda no RS, os clusters LL estão localizados próximos à fronteira
com o Uruguai e Argentina, indicando uma relação mais complexa nessa região que
causa a perda de população em alguns municípios do estado.
FIGURA 7: PADRÃO ESPACIAL DOS ÍNDICES DE MORAN PARA A REGIÃO
SUL/2010.
Fonte: Censo Demográfico, 2010.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Através da análise espacial dos Índices de Eficácia Migratória pode-se observar a
complexa heterogeneidade que envolve as migrações internas brasileiras. Há uma
evidente desigualdade no processo de distribuição da população - esta se concentra
em um conjunto pequeno de cidades, colocando desafios para o planejamento urbano
e regional nos locais de origem e destino destes migrantes.
Pudemos observar também que já se iniciou um processo de desconcentração urbana
nos centros do Sul e Sudeste numa estreita relação com suas regiões metropolitanas.
Este também poderia ser um indicativo de que os clusters HH no entorno das Regiões
Metropolitanas estariam se articulando em suas formas, funções, estruturas e
processos urbanos de forma a propiciar uma diminuição da migração na região
Sul/Sudeste e, como hipótese, o início de uma transição na mobilidade. A não
significância de capitais como São Paulo, Rio de Janeiro e Brasília, apontam ainda
para uma alta rotatividade migratória nessas localidades.
As regiões Norte e Nordeste apresentam novos clusters HH e HL e uma maior
heterogeneidade em suas migrações. Percebe-se que apesar do semiárido ainda ser um
centro expulsor de população, o padrão para essas regiões do país é bastante diverso.
Há no nordeste áreas que atraem população cercadas por áreas expulsoras de
população, assim como o norte apresenta municípios com IEM`s postitivos cercados
por outros também de alto índice de eficácia migratória. Finalmente, o Centro-Oeste
apresenta localidades de tipo HH no Mato Grosso, indicando a persistência de
imigração para fins de atividade agropecuária; bem como em Goiânia e cidades do
entorno de Brasília, denotando também novos processos de metropolização.
REFERÊNCIAS
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