Aspectos Demográficos do Desenvolvimento Regional · Aspectos Demográficos do Desenvolvimento Regional. ... Professor do Curso de Mestrado em Economia – CME/UFAL - Brasil E-mail:

ACTAS 14º Congresso da Associação Portuguesa para o Desenvolvimento Regional

4 a 6 de Julho de 2008

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Aspectos Demográficos do Desenvolvimento Regional



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DETERMINANTES DA FERTILIDADE: UMA EVIDÊNCIA EMPÍRICA PARA QUANTIDADE VS.QUALIDADE PARA OS MUNICÍPIOS BRASILEIROS1

Cristiano Aguiar de Oliveira Doutorando em Economia Aplicada pelo PPGE/UFRGS - Brasil

E-mail: [email protected]

Paulo de Andrade Jacinto Professor do Curso de Mestrado em Economia – CME/UFAL - Brasil


César Augusto Oviedo Tejada Professor do Curso de Mestrado em Economia – CME/UFAL - Brasil


Resumo

Desde Thomas Malthus o crescimento populacional tem sido um importante determinante na análise da extensão da pobreza. Assim, uma análise dos determinantes sócio-econômicos da taxa de fertilidade é um elemento essencial para o entendimento do crescimento populacional e, por conseqüência, para a formulação de políticas que objetivam reduzir os níveis de pobreza e promover o crescimento econômico. Desta forma, o presente artigo estuda os determinantes das taxas de fertilidade nos municípios brasileiros na década de noventa. A partir do modelo proposto por Becker e Lewis (1973) é analisado o trade-off entre a quantidade de filhos e a qualidade dos mesmos. Utilizando a expectativa de vida como proxy para a qualidade e um modelo mínimos quadrados em dois estágios verifica-se a existência do trade-off nos municípios

1 Para qualquer contato enviar e-mail para [email protected].



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brasileiros. Os resultados sugerem que o incremento do acesso ao ensino tem impactado negativamente nas taxas de fertilidade e ao analisar os municípios da região nordeste do Brasil, verifica-se a existência de diferenças significativas nas taxas de fertilidade das demais regiões. Palavras-chave: Fertilidade, Municípios, Variáveis Instrumentais.

1. Introdução As informações sobre fertilidade e mortalidade em várias partes do mundo mostram evidencias de que diferentes regiões se encontram em diferentes estágios da transição demográfica. Ao considerar a relação entre esse fenômeno demográfico e o produto interno bruto per capita, observa-se que a fertilidade e bem estar econômico são inversamente relacionados, sendo o mesmo, também, observado para a mortalidade e bem estar econômico. Porém, como a economia pode contribuir para o entendimento da fertilidade em comparação com a biologia ou a sociologia? Quais são os fatores que influenciam o tamanho de uma família? A abordagem econômica contribui de um modo importante para o entendimento da fertilidade e a sua ênfase sobre a qualidade das crianças. Essa qualidade refere-se às características das crianças que entram na função utilidade dos pais e que tem sido mensurada empiricamente pela educação, rendimento ou saúde. Embora outras variáveis que fogem ao controle das famílias possam determinar a qualidade das crianças, ela também depende da decisão dos pais e de outros parentes. Por isso, a interação entre a quantidade e qualidade pode explicar porque declínios na fertilidade estão associados com aumentos na educação, saúde e outras medidas na qualidade das crianças. As implicações empíricas da interação entre quantidade e qualidade dos filhos podem ser compreendidas da seguinte forma: i) nas famílias rurais, nas sociedades agrícolas tradicionais, o tamanho das mesmas é maior do que o das famílias urbanas, não apenas porque os filhos são mais baratos nas áreas rurais, mas também porque os agricultores tradicionais investem menos em cada filho; ii) nas etapas iniciais do desenvolvimento econômico, um aumento nas taxas de rendimento do investimento em educação e outras capacitações das crianças que vivem em áreas urbanas, reduz o custo marginal da qualidade dos filhos para as famílias urbanas e modifica, assim, a sua demanda de quantidade de filhos por qualidade dos filhos; iii) o desenvolvimento econômico afeta a fecundidade e a fecundidade afeta a qualidade dos filhos não somente porque aumenta a renda das famílias, mas também porque aumenta a taxa de investimento ou de retorno do investimento em educação e de outras formas de capital humano.



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Conforme as informações na Tabela 1, observa-se que no Brasil, a taxa de fecundidade nos últimos 60 anos apresentou uma queda significativa. Em 1940 essa taxa correspondia a 6,2, enquanto em 2000 ela atingiu 2,3, perfazendo uma queda de 62,9%. Para as Grandes Regiões, nota-se que as estimativas dos níveis de fecundidade não diferem muito em relação à média nacional em 2005, sendo que a região com menor taxa de fecundidade é a Sul, com 1,77 ao passo que a maior é a região Norte, com 2,45. Justificativas para essa queda não falta na literatura econômica sobre o tema. Uma delas que tem sido motivo de crescente estudo relaciona a crescente participação da mulher no mercado de trabalho. Estudos como o de Pazello e Fernandes (2004) apontaram a existência de um impacto negativo da maternidade sobre a força de trabalho feminina no mercado de trabalho. Vale ressaltar que as decisões de fecundidade afetam as decisões de oferta de mão-de-obra a nível familiar, uma vez que pode impedir ou mesmo retirar as mulheres do mercado de trabalho. Para as mulheres que já trabalham, é relevante mencionar o alto custo de oportunidade de se ter uma criança, pelas horas de dedicação, dinheiro e energia da mãe a boa criação da criança. E para as que não trabalham, uma criança pode cessar o investimento em capital humano, o que conduz a uma renda familiar média mais baixa, no médio e longo prazo.

Tabela 1 - Taxas de Fecundidade Total para o Brasil e Grandes Regiões.

Regiões 1940 1950 1960 1970 1980 1991 2000 2005* Norte 7,2 8 8,6 8,2 6,4 4,2 3,2 2,45 Nordeste 7,2 7,5 7,4 7,5 6,2 3,7 2,6 2,24 Sudeste 5,7 5,5 6,3 4,6 3,5 2,4 2,1 1,86 Sul 5,7 5,7 5,9 5,4 3,6 2,5 2,2 1,77 Centro-Oeste

6,4 6,9 6,7 6,4 4,5 2,7 2,2 2,00

Brasil 6,2 6,2 6,3 5,8 4,4 2,9 2,3 2,02 Fonte: IBGE, Censos Demográficos. * IBGE, publicação Projeto UNFPA.

Uma outra justificativa, não menos importante, explora e relaciona o fenômeno demográfico ao produto interno bruto per capita (medida de bem estar econômico), na qual a fertilidade e bem estar econômico apresentam uma relação inversa. Para tanto utiliza-se o conceito de transição demográfica. Esta seria



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definida como o movimento de passagem de altos para baixos níveis de mortalidade e de fecundidade, o que é muitas vezes associado ao processo de modernização. Por exemplo, as três décadas que cobrem o período de 1950 a 1980 no Brasil foram marcadas pelo maior crescimento vegetativo de toda a história brasileira, apresentando uma taxa média de crescimento de 2,8% ao ano. A partir disso, observa-se uma tendência de decréscimo no crescimento vegetativo, e o resultado deste processo de transição demográfica será uma redução do crescimento da população, e o conseqüente envelhecimento populacional.

Figura 1: Taxas de Fecundidade médias para os municípios do Brasil 1991 e 2000.

Fonte: Atlas do desenvolvimento humano, PNUD (2003).

Cabe destacar que esta queda não é tão homogênea quanto parece em um primeiro momento. Uma análise espacial das taxas de fecundidade para o Brasil nos anos de 1991 e 2000 mostra que o País apresenta uma grande heterogeneidade. A Figura 1 mostra que apesar das regiões Norte e Nordeste possuírem taxas de fecundidade bem acima do restante do País estas regiões possuem municípios com taxas semelhantes às observadas nas regiões Sul e Sudeste. Por sua vez, as regiões Sul e Sudeste também possuem municípios com altas taxas de fecundidade. Diante desta realidade, ao considerar que o crescimento populacional é uma importante questão para

1991 2000



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desenvolvimento econômico de longo prazo, torna-se evidente que o desenho de políticas com vistas a desenvolver o País ou uma determinada região passa pela compreensão do conhecimento dos determinantes da fecundidade e as causas para esta heterogeneidade apresentada. Desta forma, cabe indagar: a fertilidade é um resultado consciente e deliberado de uma ação proposital em que se considera a interação entre quantidade e qualidade? Ou melhor, será que a decisão de ter filhos leva em conta as variáveis econômicas do ambiente em que os indivíduos estão inseridos? Assim, o presente trabalho tem como objetivo apresentar uma análise econômica dos determinantes da fertilidade para o Brasil a partir de dados municipais, tendo em vista que nos últimos anos tem sido visível a preocupação das autoridades nos países desenvolvidos em gerar incentivo a aumentar a taxa de fertilidade. Além dessa breve introdução, o trabalho possui quatro seções. Na segunda, apresenta alguns fundamentos teóricos embasados na teoria econômica para entender a fertilidade. Na terceira seção é feita uma resenha dos resultados obtidos na literatura empírica. Na quarta seção são apresentados o modelo econométrico utilizado, os dados e os resultados obtidos para o Brasil na década de noventa e, por fim, a ultima seção, faz as conclusões.

2. Um modelo econômico para a fertilidade

A análise econômica da fecundidade data do trabalho de Thomas Malthus em 1798. O pensamento malthusiano está baseado na hipótese que existe uma correlação positiva entre renda e a fecundidade. Segundo o autor, quanto maior a renda, maior a taxa de fecundidade. Quando a renda encontra-se acima do nível de subsistência, as pessoas estariam mais dispostas a se casarem mais cedo e conseqüentemente ter mais filhos. Desta forma, a população aumentaria e com ela a disputa pelos recursos naturais. Isto levaria a uma diminuição da renda per capita abaixo do nível de subsistência e agora o número de casamentos diminui, fazendo com que o tamanho da população diminua. No longo prazo a economia estará em equilíbrio, com determinada renda per capita e taxa de fecundidade. Contudo, apesar de mais recentemente os fatos vieram contradizer as conclusões apresentadas por esse modelo, ele apresenta uma contribuição importante para a construção de uma teoria sobre o



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crescimento populacional: o crescimento populacional é endógeno e depende das condições econômicas e das motivações para se ter filhos. Durante muito tempo o tema ficou relegado a um segundo plano e o declínio persistente das taxas de fertilidade era explicado por mudanças nas preferências com respeito reprodução. Isto mudou com a contribuição de Gary Becker (1960) em que o autor propõe uma revisão da teoria clássica de fertilidade proposta por Malthus baseada em microfundamentos econômicos. O modelo é baseado na idéia de custo e benefício e a decisão de ter um filho seria simplesmente o resultado do confronto entre os benefícios marginais e os custos marginais de se ter um filho. Esta discussão só faz sentido quando são analisados quem são estes benefícios e estes custos. No modelo de Becker o benefício de ter filhos é representado por uma demanda dos pais por um fluxo de serviços que as crianças produzem para eles ao longo da vida. Dessa forma, a utilidade (benefício) dos pais dependeria não só da quantidade de crianças, mas também da qualidade dessas crianças, uma vez que se espera que uma qualidade maior das crianças venha trazer um maior fluxo de serviços para os pais. Por outro lado, ter filhos também envolve custos que vão desde os gastos com a saúde e a educação do filho até os custos de oportunidade que os pais teriam por despender parte de seu tempo na criação dos filhos. Esta construção teórica poderia explicar melhor que a teoria clássica as razões pelas quais os declínios na fecundidade estão associados, por exemplo, com as melhoras na educação, a saúde e a outras medidas que representariam à qualidade das crianças.

De certa forma, o trabalho de Becker generalizou a teoria clássica salientando que a fecundidade responde não somente a mudanças na renda, mas também a mudanças nos preços relativos (custos de oportunidade) de se ter uma criança adicional. Becker assume em seu modelo que cada família tem o controle perfeito tanto sobre o número como o espaçamento dos seus nascimentos. Ou seja, o modelo é baseado no pressuposto de escolhas racionais, comportamento maximizador e da existência de soluções de equilíbrio para todas as situações de decisões.



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O modelo pode ser formalizado da seguinte maneira:

U = (N,X) ( 1 )

A função utilidade dos pais (U) é uma função do número de filhos (N) e de todos os outros bens consumidos pela família (X). As atividades de consumo da família são restringidas por suas rendas Y, de forma que:

Y = pnN + pxX ( 2 )

Representa a restrição orçamentária, onde pn é o preço de um filho adicional e px é o preço da cesta de todos os outros bens consumidos. A partir de então, os modelos econômicos da fertilidade têm-se constituído, nos últimos anos, no paradigma explicativo dominante com relação à fertilidade. Uma extensão interessante das conclusões do modelo de Becker é a sua conseqüência em termos de crescimento econômico. Para poder dar maior qualidade de vida aos filhos os pais reduziriam a quantidade de filhos. Estes receberiam mais educação e cuidados com saúde e, portanto, seriam trabalhadores mais produtivos quando adultos. Este contingente de trabalhadores mais produtivos contribuiria significativamente para o crescimento econômico. Isto explicaria a associação negativa de taxas de fertilidade e crescimento econômico. Entretanto, vale ressaltar que este não é o enfoque deste artigo. A relação explícita entre quantidade e qualidade e seus efeitos na demanda por crianças surgem com a modelagem proposta pelo artigo de Becker e Lewis (1973). No modelo, os pais importam-se não somente com o número de crianças, mas com a qualidade destas também. As famílias maximizam a seguinte função utilidade:

U = U(n, q, X) ( 3 )



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Onde n é a quantidade de crianças, q é a qualidade e X representa um vetor de outros bens. Cada família enfrentaria a seguinte restrição orçamentária (R):

R = pcqn + pxX ( 4 )

em que R é a renda, pc representa o custo constante de uma unidade da qualidade da criança e px é o preço dos outros bens, X, e q é a qualidade total de cada criança. O termo pcqn representa a quantidade total de qualidade gasta em todas as crianças "produzidas" na família. Esta restrição orçamentária é não-linear porque o relacionamento entre a quantidade (n) e a qualidade (q) que entram na função de utilidade é multiplicativa, como é ilustrada conforme a Figura 1.

Figura 2: Decisão da fertilidade das famílias Com base em (3) e (4) podemos estabelecer o problema de maximização como

Max U(n, q, X) ( 5 ) s.a. R = pcqn + pxX



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As condições de primeira ordem são:

∂U/∂n = UMGn = λpcq= λpx

∂U/∂q = UMGq = λpcn = λpq ( 6 )

∂U/∂X = UMGx = λpx

em que λ é a utilidade marginal (UMG) da renda; pq = pcn é o preço sombra da qualidade e pode ser

interpretado como o custo de aumentar a qualidade, ao passo que o px = pcq é preço sombra da quantidade e sugere o custo de aumentar a quantidade. Todavia ao aumentar a quantidade, o preço da qualidade aumenta e vice-versa. Por isso crianças com alta qualidade demandam um custo mais elevado por que requer mais tempo e renda. Isto implica que a quantidade e qualidade são determinadas de forma simultânea. Da equação (6) podemos escrever a função de demanda implícita por quantidade de crianças (n) e qualidade (q) como:

n = dn(pc , pq , px , B) ( 7) q = dq(pc , pq , px , B) ( 8 )

em que pc , pq , px são os preços sombras e B é a renda sombra. Um aumento na qualidade da criança (q) eleva o preço sombra das crianças e diminui a (n) demanda. Por outro lado, uma queda na qualidade reduz o preço sombra e aumenta a quantidade (n) demandada de crianças. Uma conseqüência deste modelo é que pais que possuem um nível mais elevado de escolaridade tendem a ter mais acesso a recursos para seus filhos. Por isso, quanto maior o nível de escolaridade dos pais menor será o preço da qualidade da criança (pc), levando a ter uma maior demanda por qualidade. O aumento dessa demanda, por sua vez eleva o custo adicional de mais uma criança e assim, a quantidade demandada de crianças cai. A Figura 1, acima, mostra como se dá equilíbrio para uma solução interior do problema de maximização em que na posição denotada por “a” só é possível se n e q não forem substitutos



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próximos. Caso isso não ocorra, a inclinação da função de utilidade se aproximaria da de restrição orçamentária e o resultado seria uma solução de canto. A próxima seção apresenta uma resenha dos resultados empíricos embasados neste tipo de modelagem teórica que mais adiante será utilizada pelo presente artigo. 3. Quantidade vs. qualidade: algumas evidências empíricas Nos trabalhos empíricos a grande dificuldade tem sido o de encontrar boas proxies para mensurar a interação entre a qualidade e quantidade de crianças. A qualidade refere-se às características das crianças que entram na função utilidade dos pais e que podem ser avaliadas em várias dimensões que dificultam a implementação empírica do modelo teórico. Entretanto, algumas alternativas têm sido utilizadas. Kouame, Montgomery e Oliver (1995) estudam interação entre quantidade e qualidade dos filhos para a Costa do Marfim e Gana empregando escolaridade da criança como uma proxy para a qualidade. Os autores encontraram evidências favoráveis a um relacionamento inverso entre quantidade e qualidade após diferenciar a população rural da urbana. Ribero (2000) faz um estudo semelhante para essa interação usando informações da Colômbia. Com o uso de variáveis instrumentais para contornar os problemas com a endogeneidade entre qualidade e quantidade, obteve evidências favoráveis a um relacionamento inverso e significativo entre a quantidade de crianças e a escolaridade média da criança. Apesar do uso freqüente de escolaridade das crianças ou escolaridade dos pais como uma proxy para qualidade, alguns estudos utilizaram outras variáveis. Por exemplo, Gajigo (2003) utilizou a vacinação como uma medida do investimento na saúde da criança para explorar o efeito da interação quantidade-qualidade das crianças na Costa do Marfim. Segundo o autor, os benefícios destas vacinações vão além dos benefícios imediatos da saúde, uma vez que resultam não somente na prevenção de milhares de mortes, mas livram também, acima de tudo, recursos valiosos e limitados geralmente



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dedicados aos cuidados com os doentes. De acordo com o modelo estimado, um investimento mais elevado na saúde da criança (na forma de vacinação) tem um efeito negativo na quantidade de crianças nascidas. No estudo de Alfonso (2000) o modelo de microdados (base de informação familiar) da fecundidade foi estendido para dados agregados na forma de um cross-section para os países latinos americanos e para a região do Caribe com o intuito de analisar a existência de diferenças estruturais. Para tanto ele utilizou duas especificações segundo a suposição feita sobre a mortalidade infantil de exogeneidade ou de endogeneidade. Os resultados indicaram que não havia nenhuma sustentação estatística para tratar a mortalidade infantil, no nível do país, como endógena. 4. Metodologia Empírica

4.1 Base de dados

A maioria dos estudos sobre os determinantes da fertilidade utiliza microdados em que a fonte de informação é a família ou, em alguns casos específicos, a mulher. É uma aplicação direta do modelo de Becker (1960) e de Becker e Lewis (1973) que supõe que a decisão de ter filhos é dos pais, dados certos custos. Todavia, não há nenhum conflito em estender essa análise a dados agregados ao nível de municípios, uma vez que a teoria econômica da fertilidade é construída com base no pressuposto de que a decisão de ter filhos considera diversas variáveis econômicas, tais como o acesso à renda e a serviços de saúde e educação. Estas inter-relações são cotidianamente agregadas a fim de investigar diferenças entre países. Por que então não agregá-las no nível municipal? Essa abordagem agregada permite estudar as diferentes relações entre a taxa de fertilidade e as variáveis econômicas apresentadas pelos municípios do Brasil conforme foi comentado anteriormente. As informações utilizadas nas análises empíricas foram obtidas do Atlas de Desenvolvimento Humano (2003) – PNUD, elaborado pela Fundação João Pinheiro e referem-se aos municípios do Brasil relativo aos anos 1991 e 2000. Os dados já foram ajustados para considerar as emancipações municipais que



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porventura ocorreram ao longo desse período e os valores monetários da renda per capita encontram-se expressos em termos reais de primeiro de agosto de 2000. A grande vantagem no uso dessa base no presente trabalho é a probabilidade reduzida de erros de medida. A tabela 2 apresenta uma síntese das variáveis utilizadas.

Tabela 2: Estatística descritiva das variáveis utilizadas

Variáveis Ano Média Máximo Mínimo Desvio Padrão

Fertilidade 1991 3.73 8.68 1.76 1.23 2000 2.86 7.79 1.56 0.74 Longevidade 1991 63.43 74.6 50.24 5.19 2000 67.74 78.18 54.35 4.86 Educ_fund 1991 91.01 136.78 15.88 15.96 2000 123.08 175.83 68.58 11.27 Educ_medio 1991 0.23 6.87 0 0.49 2000 0.27 7.27 0 .51 Educ_sup 1991 3.52 47.28 0 4.32 2000 8.79 65.87 0 7.75 Pop. Urbana 1991 49.61 100 0 25.92 2000 58.82 100 0 23.33 Salários 1991 103.86 501.54 17.66 63.85 2000 117.15 659.37 6.78 76.54

Fonte: PNUD, 2003.

A “fertilidade” representa o número médio de filhos por mulher em seu ciclo reprodutivo que vai dos 15 aos 49 anos. A “longevidade” representa a média de anos de vida, os “salários” referem-se aos



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rendimentos obtidos exclusivamente do trabalho em termos per capita. A “Pop. Urbana” é a razão entre população urbana e a população total. As variáveis que representam à educação são a proporção da quantidade de alunos matriculados por nível de ensino com a quantidade de indivíduos com a idade potencial para cursar tal nível de ensino. “Médicos” refere-se à proporção de médicos por 100.00 habitantes. 4.2 Modelo econométrico A estrutura teórica desenvolvida por Becker e Lewis (1973) indica que a quantidade e qualidade são determinadas conjuntamente, como pode ser visto pelas funções de demanda descritas em (7) e (8). Uma extensão para estas funções a nível macro pode ser modelada usando equações simultâneas como:

ni = β0 + β1educ i + β2renda i + β3urb i + β4qi +εi ( 9 )

qi = δ0 + δ1medici + δ2lixoi + δ3aguai + υ i ( 10 )

onde ni é a taxa de fertilidade para o município i que é utilizada como uma proxy para a quantidade; qi é uma medida de qualidade que é representada pelo índice de longevidade nos municípios; renda é representa por meio do salário real e educ indica o nível de escolaridade nos municípios. A variável escolaridade (educ) desempenha um papel fundamental no modelo proposto por Becker e Lewis (1973). Por estarmos estudando a interação entre quantidade e qualidade ao nível de municípios, ao invés de olharmos o nível de escolaridade dos pais ou das crianças, estaremos utilizando como proxy para escolaridade o percentual de pessoas por nível de ensino e, neste caso, no ensino fundamental, médio e superior. Sabe-se que uma população mais educada pode controlar com maior eficácia suas decisões sobre a fecundidade, uma vez que terão e poderão fazer uso de mais informações sobre métodos contraceptivos. Assim, espera-se que a relação oriunda entre essas duas



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variáveis seja no sentido inverso, sendo que essa relação deve ser mais evidente a partir dos níveis mais elevados de escolaridade. A maior dificuldade nos estudos sobre fertilidade tem sido encontrar uma variável que permita mensurar qualidade das crianças. Como foi observado anteriormente, em grande parte dos estudos utiliza-se a escolaridade das crianças, a escolaridade dos pais ou, alguma medida de investimento em saúde. No presente estudo, optou-se em utilizar como uma proxy para qualidade um índice de longevidade. O seu uso se deve em grande parte porque ele além de refletir o tempo de vida médio de um indivíduo, também reflete entre outras coisas, as condições de saúde de uma população, mensurada pela esperança de vida ao nascer. Assim, da interação entre quantidade e qualidade, espera-se que o sinal a ser apresentado por essa variável seja negativo. Para estimar a longevidade, no primeiro estágio, como pode se visto na equação (9), utiliza-se a variável numero de médicos por 100.000 habitantes, o percentual de pessoas que possuem serviço de coleta de lixo e acesso a água encanada, sendo que essas duas últimas variáveis correspondem ao percentual de pessoas que com acesso a serviços básicos, que possui influência direta na saúde dos indivíduos moradores do município. 4.3. Resultados: evidências da interação entre quantidade e qualidade Nessa seção são apresentados os resultados da estimação dos determinantes da fertilidade para os municípios do Brasil buscando verificar a existência de um trade-off entre quantidade e qualidade. Como nos estudos sobre fertilidade é comum o uso de dados na forma de cross-section, inicialmente, serão apresentados os resultados obtidos utilizando o método de variáveis instrumentais para os anos de 1991 e 2000, separadamente, para após serem apresentados os resultados obtidos para um painel de dados. A interação entre a quantidade e qualidade segundo a teoria está condicionada ao sinal negativo apresentado pelo coeficiente da variável longevidade, que é a proxy utilizada para qualidade.



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A tabela 2 apresenta os resultados para o sistema de equações (9) e (10). Em geral, como pode ser visto, os coeficientes apresentam os sinais esperados e são estatisticamente significativos, além disso, os resultados obtidos para o ano de 2000 pouco diferem dos apresentados para o ano de 1991, pois apesar de apresentarem sinais idênticos, os coeficientes estimados apresentam intensidade diferente. Em geral, menores do que em 1991. Os coeficientes para os diferentes níveis de educação como eram esperado sugere que com maiores níveis de escolaridade, a taxa de fertilidade tende a ser menor. As estimativas para salários indicam que a relação entre o número de filhos e salários é positiva e, portanto, filhos são bens normais no período estudado. Vale ressaltar que o fato de filhos serem bens normais não implica em uma relação positiva entre o número de filhos e a renda. Pois, se a elasticidade-renda da demanda por qualidade for superior à elasticidade-renda da demanda por quantidade haveria um impacto negativo da renda sobre a quantidade de filhos. Este inicialmente não parece ser o caso dos municípios brasileiros. Há um indício de que ou estas elasticidades são iguais ou a segunda é maior, porém mais adiante será testada uma forma alternativa para esta relação. A inclusão da variável “Pop.urbana” entre os determinantes da fertilidade se sustenta no fato de que, em geral, as famílias que moram no setor rural, tendem a ter mais filhos se comparadas com as famílias que moram no setor urbano. É bem provável que essa constatação se deve ao aspecto de que o preço, os custos de manutenção, em criar uma criança para uma família no setor rural seja menor do que custo de uma família no setor urbano. Por isso, espera-se um sinal negativo nessa relação. Como pode ser observado na tabela 3, o sinal do coeficiente estimado está de acordo com o esperado e é estatisticamente significativo. Segundo Borjas (1996) aumento na fertilidade do setor rural se deve a fonte de trabalho mais barato para conduzir a uma variedade de tarefa ao redor das fazendas. Além disso, neste setor, não há um acesso amplo ao sistema previdenciário, logo, os pais aumentariam o número de filhos com a finalidade de terem opções de sustento na velhice.

Tabela 3: Resultados do método de Variáveis Instrumentais para interação entre quantidade – qualidade



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IV – 1991 IV - 2000 Variável Coeficientes P-value Coeficientes P-value

Constante 20.48757 (24.33)***

0.0000 17.6640 (22.75) ***

0.0000

Longevidade -.2568201 (-16.69)***

0.0000 -0.2105 (-16.65) ***

0.0000

Educ_fund -.0104657 (-6.92)***

0.0000 -.0079 (-5.60) ***

0.0000

Educ_medio -.0019133 (-1.05)

0.2920 -0.0030 (-4.04)***

0.0000

Educ_sup -.0170445 (-3.77)***

0.0000 -0.0044 (-2.10) ***

0.0000

Salário .0046329 (8.85) ***

0.0000 0.0026 (7.06) ***

0.0000

Pop. Urbana -.0049295 (-6.09) ***

0.0000 -0.0015 (-2.51) ***

0.0000

CO 0.0316 (0.44)

0.6590 0.4533 (8.16) ***

0.0000

N 1.2272 (15.05) ***

0.0000 0.9999 (15.97) ***

0.0000

SE 0.4505 (4.95) ***

0.0000 0.5445 (7.79) ***

0.0000

S 0.5767 (5.39) ***

0.0000 0.7717 (10.13) ***

0.0000

Observações 5507 5507 Teste F (10, 5496) 601.57 0.0000 282.32 0.0000 Teste J 35.03 0.0000 47.236 0.0000

Anderson χ2(3) 477.721 0.0000 447.356 0.0000

Cragg-Donald 165.959 0.0000 154.976 0.0000 RMSE 0.93 0.73 Obs.: (*) significante a 10%, (**) significante a 5% e (***) significante a 1%. Os desvios-padrões estão entre parênteses.

Por fim, a medida de qualidade nessa estimação é variável longevidade que buscar verificar a interação entre qualidade e quantidade. Nota-se que o sinal dessa estimativa é negativo o que sugere que na medida em que aumenta a qualidade de vida, a taxa de fertilidade tende a diminuir, sugerindo



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um trade-off entre quantidade e qualidade. Os instrumentos utilizados para mensurar esta variável mostraram-se bons em um primeiro momento. Uma vez que o teste de razão de verossimilhança de correlações canônicas de Anderson e a estatística F de Cragg-Donald para a validação dos instrumentos utilizados são bastante significativas em ambos os modelos estimados. Por outro lado, os instrumentos não se mostraram bons em uma segunda etapa de avaliação, pois a estatística J de Hansen mostra um problema de sobreidentificação do modelo estimado. Este problema de endogeneidade pode resultar em estimativas viesadas, portanto, os resultados até aqui obtidos devem ser interpretados com a devida cautela. Com a finalidade de obtermos estimativas mais consistentes parte-se então, para um modelo com painel de dados. A Tabela 4 apresenta os resultados para o modelo expresso nas equações (9) e (10). Neste caso, novamente os instrumentos passam nos testes de validação de Anderson e Cragg-Donald, entretanto o problema de endogeneidade reduz-se consideravelmente conforme mostra o teste de Sargan. A hipótese alternativa de não haver sobreidentificação não pode ser rejeitada com a um nível de significância de até 10% Assim, os resultados obtidos neste modelo podem ser analisados sem maiores restrições, pois são estimados coeficientes consistentes.

Tabela 4: Resultados do método de Variáveis Instrumentais para interação entre quantidade – qualidade (Modelo Básico)

Variável Coeficientes Desvio padrão Estatística z P-valor

Longevidade -0.1541 0.0184 -8.37 0.0000 Educ_fund -0.0139 0.0011 -12.37 0.0000 Educ_medio 0.0044 0.0010 4.28 0.0000 Educ_sup 0.0131 0.0021 6.25 0.0000 Salário 0.0023 0.0003 7.59 0.0000 Pop. Urbana -0.0028 0.0007 -3.75 0.0000

Observações 11014 Teste F (6, 5501) 1945.52 0.0000 Teste de Sargan 4.59 0.1003



1450

Anderson χ2(3) 255.180 0.0000 Cragg-Donald 86.919 0.0000 RMSE 0.46 Obs.: (*) significante a 10%, (**) significante a 5% e (***) significante a 1%. Os desvios-padrões estão entre parênteses Os coeficientes estimados para as variáveis “salário” e “Pop. Urbana” mantiveram o sinal esperado e, portanto, as interpretações são mantidas. O mesmo vale para a variável “longevidade” que, assim como no modelo anterior, apresentou um sinal negativo, porém com um impacto menor. De qualquer forma fica evidente a existência de um trade-off entre qualidade e quantidade. Entretanto, os resultados mostram que algumas variáveis mudam de sinal. Este é o caso das variáveis referentes ao acesso ao ensino. No modelo anterior todos os níveis de ensino apresentavam sinais negativos. Neste modelo, somente o ensino fundamental permanece com este sinal. Este resultado é pouco intuitivo. Então, além do modelo básico estimado (idêntico ao estimado com dados cross-section) propõe-se um modelo alternativo que incorpora uma relação não linear para os níveis médio e superior de educação e para os salários. A tabela 5 mostra que os resultados obtidos neste modelo são mais consistentes conforme mostra o teste de Sargan. Os resultados e suas interpretações também sofrem modificações. Inicialmente, a urbanização deixa de ser significativa com esta especificação. Além disso, diferentemente do modelo anterior, neste modelo os impactos do ensino médio e superior também são negativos. O que é um resultado mais intuitivo e provavelmente mais correto. Vale ressaltar que este impacto depende do grau de acesso a estes níveis de ensino e não pode ser obtido por meio de uma média única para todo o País. De qualquer forma, fica evidente que o acesso ao ensino, em qualquer nível, reduz a fertilidade. Isto pode ocorrer porque o acesso ao ensino pode implicar no acesso a métodos contraceptivos e também em um maior acesso ao mercado de trabalho por parte das famílias. Estas, por sua vez, teriam um custo de oportunidade maior em ter filhos, pois teriam que deixar de trabalhar para criá-los. Além disso, indivíduos com maior escolaridade, em geral, tendem a tentar garantir para seus filhos ao menos o mesmo grau de escolaridade que tiveram e, portanto, priorizariam a qualidade ao invés da quantidade sendo mais restritivos na hora de escolher o número de filhos.



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Tabela 5: Resultados do método de Variáveis Instrumentais para interação entre quantidade – qualidade (Modelo Alternativo)

Variável Coeficientes Desvio padrão Estatística z P-valor

Longevidade -0.09929 0.007292 -13.62 0.0000 Educ_fund -0.01415 0.000775 -18.25 0.0000 1/Educ_medio 0.171211 0.053971 3.17 0.0020 1/Educ_sup 0.004676 0.000558 8.38 0.0000 Salário 0.005437 0.000655 8.31 0.0000 Salário2 -5.37E-06 1.56E-06 -3.44 0.0010 Pop. Urbana -0.00091 0.000723 -1.25 0.2100

Observações 10872 Teste F (7, 5429) 1853.5 0.0000 Teste de Sargan 1.283 0.5266

Anderson χ2(3) 1040.326 0.0000 Cragg-Donald 381.547 0.0000 RMSE 0.4345 Obs.: (*) significante a 10%, (**) significante a 5% e (***) significante a 1%. Os desvios-padrões estão entre parêntesis

A não linearidade dos salários implica em um formato de “U”invertido entre renda e fertilidade. A explicação para este resultado passa pelo fato de que baixas remunerações não necessariamente implicam em um custo de oportunidade para as famílias. Isto implica que somente a partir de um determinado nível de remuneração (R$ 500,00 segundo o modelo estimado) a elasticidade-renda da demanda por qualidade seria superior à elasticidade-renda da demanda por quantidade e, portanto, a renda afeta negativamente a fertilidade. 5. Considerações finais



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O objetivo do presente trabalho foi apresentar uma análise socioeconômica dos determinantes das taxas de fertilidade para os municípios do Brasil. A partir do modelo de Becker e Lewis (1973), buscou-se evidências para a interação entre quantidade e qualidade dos filhos. Os resultados encontrados podem se resumidos segundo duas evidências. A primeira relacionada às variáveis utilizadas no modelo como proporção da população no setor urbano, nível de escolaridade e salários que se mostraram importantes na determinação do numero de filhos e, consequentemente, na taxa de fertilidade dos municípios, apresentando significância estatística e sinais esperados pela teoria. O artigo ainda propôs um modelo alternativo que inclui uma não linearidade na relação entre renda e fertilidade. O modelo estimado sugere um formato de “U” invertido para esta relação. Trabalhos futuros são necessários para avaliar do ponto de vista teórico quais seriam as possíveis causas deste resultado. A segunda evidência, e a mais importante, de forma inédita o uso da variável longevidade se mostrou importante ao ser utilizada como proxy para qualidade na interação entre quantidade e qualidade, apresentando resultados significativos de que existe um trade-off entre quantidade e qualidade. Resultado este, que, em geral, é encontrado nos estudos com microdados ao nível de famílias. Cabe, por fim, ressaltar que neste artigo as conclusões ficaram limitadas a família representativa de cada município brasileiro. Isto se deve ao fato de não possuir uma base de dados discriminados para mulheres, como por exemplo, ter informações a respeito do salário médio das mulheres, já que para estas o custo de oportunidade de ter mais filhos se mostra maior comparado com os homens de acordo com a literatura. 6. Referências Bibliográficas AHN, N.; SARIFF, A. A comparative study of fertility determinants in Togo and Uganda: a hazard model

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1455

Desenvolvimento regional e transição demográfica: as mudanças no mercado de trabalho no Norte de Minas Gerais (Brasil) e a participação da população idosa

Maria Elizete Gonçalves – CEDEPLAR / UNIMONTES

[email protected].

Luciene Rodrigues – UNIMONTES

[email protected]

Marília Borborema Rodrigues Cerqueira - UNIMONTES

[email protected]

Roberto do Nascimento Rodrigues - CEDEPLAR [email protected]

Resumo

A região Norte de Minas, considerada um território de baixa densidade, experimentou, nas últimas quatro décadas, um processo de crescimento econômico intenso, com taxas superiores ao crescimento do estado, e com uma série de mudanças estruturais como a composição setorial do Produto Interno regional, mudanças na composição da força de trabalho, na chefia das famílias e na composição da renda familiar, com destaque à crescente importância da renda dos idosos, seja aquela proveniente de transferências governamentais, aposentadorias, programas do governo como também a renda advinda da participação no mercado de trabalho. O que se nota na região, não é um fator isolado do contexto mundial, mas uma tendência à regionalização do global. A proposta deste artigo consiste em analisar os fatores determinantes da participação da população idosa no mercado de trabalho na mesorregião norte de Minas em comparação com o Estado de Minas Gerais, no ano de 2000. Para a realização do trabalho, foram utilizados os microdados do Censo Demográfico de 2000.

Palavras-Chave: idoso, mercado de trabalho, envelhecimento populacional, Minas Gerais, Norte de Minas.



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1- Introdução

Nas últimas décadas tem ocorrido, em diversos países (desenvolvidos e em desenvolvimento), um declínio contínuo nas taxas de fecundidade, bem como das taxas de mortalidade. Alguns autores definem este padrão como “transição demográfica”, cuja conseqüência mais visível relaciona-se às transformações produzidas na estrutura etária da população, mais especificamente, ao rápido processo de envelhecimento populacional.

Hondroyiannis e Papapetrou (2002) inferem que os economistas têm feito poucas tentativas para entender as causas da transição demográfica, sendo que estas tentativas têm ficado por conta dos demógrafos. Apenas recentemente os estudos sobre mudanças na fecundidade têm sido reconhecidos como correlacionados com o crescimento econômico. A partir desta percepção, uma maior atenção tem sido direcionada ao assunto, sendo que os pesquisadores têm buscado medir os efeitos econômicos do envelhecimento populacional.

Uma vez que a questão do envelhecimento da população, além de trazer profundas implicações para os gastos e políticas sociais afeta fortemente o mercado de trabalho (tamanho e estrutura da força de trabalho), é importante a realização de estudos que contemplem a participação do idoso neste mercado. Apenas recentemente notam-se estudos relacionando transição demográfica e desenvolvimento econômico, com maior atenção a análise conjunta dos dois fenômenos. A maior parte dos estudos enfatizam as implicações para os gastos públicos e para as políticas sociais. Outros estudos procuram mostrar que o envelhecimento afeta o tamanho do mercado e estrutura da força de trabalho. Este trabalho intenta complementar esses estudos, com ênfase na crescente participação do idoso na composição da renda familar em processos de crescimento econômico com desemprego crescente da força de trabalho ou precarização de empregos. A proposta deste artigo consiste em analisar os fatores determinantes da participação da população idosa no mercado de trabalho na mesorregião Norte de Minas em comparação com o Estado de Minas Gerais, no ano de 2000. A idéia é verificar a importância da renda do trabalho na decisão de oferta de trabalho por parte do idoso, bem como a importância dessa renda na composição do orçamento famíliar. Para a realização do trabalho, foram utilizados os microdados do Censo Demográfico de 2000.



1457

O artigo está estruturado em quatro seções, além dessa introdução. Na segunda, será feita uma breve revisão de literatura sobre a participação do idoso no mercado de trabalho; na terceira, a metodologia de análise e dados; na quarta, a apresentação e discussão dos resultados e; na última, são apresentadas as considerações finais.

2- Participação da população idosa no mercado de trabalho brasileiro: alguns apontamentos bibliográficos

O mercado de trabalho brasileiro apresenta uma diversidade de aspectos e, na perspectiva da

força de trabalho, são vários perfis de trabalhadores, várias formas de inserção ocupacional e de condições de trabalho e remuneração. A participação da população idosa nesse mercado é outra característica de grande interesse, considerando-se o processo célere de envelhecimento populacional do país.

A análise da participação do idoso nas atividades econômicas tem um caráter diferenciado das análises tradicionais do mercado de trabalho, segundo Camarano (2002). A autora registra que a preocupação central não é a pressão que o idoso pode fazer sobre o mercado de trabalho, mas analisar essa participação como um indicador de dependência (ou não). A partir da análise dos dados das PNADs de 1977 a 1998, Camarano (2002) salienta a crescente contribuição do idoso à renda familiar (53% da renda das famílias em que vivia o idoso em 1998) e, de igual importância, a autora cita que o envelhecimento populacional está afetando a composição etária da População Economicamente Ativa – PEA, ocorrendo o aumento da PEA idosa no total da PEA do Brasil (4,5% em 1977 e 9,0% em 1998 da PEA brasileira eram compostos por idosos).

O estudo da autora contemplou os indivíduos com 60 anos ou mais, e utilizou estatísticas descritivas, modelo teórico e dados referentes a outros países para comparação. Os resultados indicam a variação nas taxas de atividade econômica da população idosa, considerando-se a população total: enquanto em 1977, aproximadamente 30% da população idosa brasileira exercia algum tipo de atividade econômica, em 1998 o percentual comparável foi de 24.2%, observando-se a tendência de queda nos dados do contingente masculino (declínio de 50% para cerca de 42% no período) e o aumento da participação feminina, que pode ser atribuído ao efeito coorte.



1458

Camarano (2002) também apresenta uma especificidade da participação dos idosos brasileiros no mercado de trabalho: a proporção expressiva de aposentados neste mercado, indicando que as taxas de atividade da população idosa brasileira parecem muito pouco sensíveis à aposentadoria, ao contrário do que se verifica em quase todo o mundo. Essa discussão já era apontada por Beltrão e Oliveira (1999, p. 308):

[...] no Brasil temos uma situação esdrúxula. Até mesmo semanticamente existe uma diferenciação com relação a outros povos. Retraite, retirement, retiro, taishoku, [grifos dos autores] como traduções de aposentadoria, indicam todas uma saída da força de trabalho. Culturalmente, o brasileiro não entende a aposentadoria como a cessação da atividade laboral. Em outros países o recebimento do benefício é condicionado legalmente à saída efetiva do mercado de trabalho, ou o seu valor é reduzido, caso o beneficiário volte (ou continue) a trabalhar, para desestimular tal comportamento.

A proporção de idosos aposentados na PEA idosa por sexo em 1998 foi de 58,6% para a população masculina e 40,1% para a feminina, respectivamente, contra 28,0% e 16,1% em 1978. Esse aumento da parcela da PEA constituída por aposentados pode indicar a maior cobertura do benefício previdenciário e “[...] o aumento da longevidade conjugado com melhores condições de saúde que permitem que uma pessoa ao atingir os 60 anos possa com facilidade, exercer uma atividade econômica” (Camarano, 2002, p. 11). Vale registrar, também, que a contratação do idoso para o empregador tem menor custo que a contratação de um não idoso, como por exemplo o gasto com transporte (vales) que o idoso dispensa.

A autora busca, ainda, em relação à PEA idosa, identificar diferenças entre as pessoas que trabalham e as que não trabalham, visando inferir alguns motivos que levam os idosos, especialmente os aposentados, a trabalharem. Os resultados revelam que a PEA masculina aposentada era mais velha do que a PEA idosa não aposentada, em média 4,2 anos. Em referência aos aposentados não integrantes da PEA, estes eram também em média 2,8 anos mais velhos do que os da PEA aposentada. Camarano (2002) infere, assim, que a idade é um dos determinantes importantes da participação do idoso no mercado de trabalho. Necessário registrar que a educação também parece ser importante para explicar a participação da população idosa no mercado de trabalho.

Afonso e Schor (2001) fazem uma análise da oferta de trabalho dos indivíduos com idade superior a 50 anos para a década de 90 - anos 1992 e 1999 -, utilizando os dados das PNADs desses anos e estimando-se um modelo probit para o cálculo da probabilidade do indivíduo trabalhar. A idade



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de 50 anos como limite inferior para a definição de “idoso” foi com base no fato do sistema previdenciário brasileiro permitir que as pessoas se aposentem precocemente, além de não obstar a continuação desses beneficiários no mercado de trabalho. As variáveis sexo, cor, anos de estudo, posição na família, idade, valor do benefício previdenciário, valor da renda domiciliar per capita (excetuando-se a renda do trabalho do indivíduo), número de pessoas na família, recebimento ou não do benefício e as regiões do país foram empregadas como variáveis explicativas.

Os valores obtidos são semelhantes para os dois anos em estudo e os autores chamam a atenção para a possibilidade dos resultados terem sido influenciados por fatores relacionados à oferta de trabalho do indivíduo em períodos passados. Por exemplo, “[...] as mulheres idosas têm menor probabilidade de trabalhar hoje porque no passado sua probabilidade de trabalhar era igualmente pequena”. Os homens e os não-brancos têm maior probabilidade de trabalhar, pois ambos se inseriram no mercado de trabalho há mais tempo e, os não-brancos geralmente apresentam uma história de vida que associa menos anos de estudo, menos qualificação e, em decorrência, passam maior tempo no mercado informal e têm de trabalhar até obterem a aposentadoria por idade. Como verificado por Camarano (2002), os autores constataram que a idade e a educação explicam a probabilidade do indivíduo trabalhar (ou não): a idade contribui negativamente e a educação, positivamente. A posição de chefe de família apresentou coeficiente negativo, talvez pelo fato do chefe de família começar a trabalhar precocemente, conseguindo a elegibilidade para a aposentadoria logo após os 50 anos. As variáveis número de pessoas na família e renda per capita (excluindo-se o benefício previdenciário) não se mostraram significativas.

Estudo sobre a participação dos idosos no mercado de trabalho brasileiro também foi desenvolvido por Gonçalves e Barreto (2002), com dados da PNAD de 1998. Entretanto, as autoras optaram por estudar o público masculino, com idade igual ou superior a 65 anos e estabeleceram como objetivo descrever as especificidades do trabalho e investigar os diferenciais de saúde associados à condição de inserção dos idosos no mercado de trabalho, independentemente de suas características sócio-demográficas.

Os principais resultados indicaram que 68,0% dos indivíduos estudados estavam aposentados, 26,9% trabalhavam e 4,6% não eram aposentados e não trabalhavam. A maioria que trabalhava estava no mercado informal e 73,0% já eram aposentados. Os idosos que permaneciam trabalhando eram os mais jovens (65 a 69 anos) e os que tinham maior escolaridade e maior renda domiciliar per capita, e



1460

eram pessoas de referência no domicílio. Alguns resultados replicam os encontrados por Camarano (2002) e Afonso e Schor (2001).

Em relação aos indicadores de saúde, os resultados das autoras confirmam que uma melhor condição de saúde está positivamente associada com o trabalho e com o retorno ao trabalho após a aposentadoria. Há forte associação do trabalho com melhores indicadores de autonomia e mobilidade física, revelando que a permanência na vida ativa é determinada em grande parte pela capacidade física.

O artigo de Bós e Bós (2004) é de natureza regional, referindo-se à participação dos idosos gaúchos no mercado de trabalho e à força da relação renda/saúde, sendo a primeira variável explicativa da segunda. Os autores utilizaram o banco de dados do Estudo Multidimensional das Condições de Vida do Idoso do Conselho Estadual do Idoso do Rio Grande do Sul, um estudo de corte transversal para o ano de 1995 e com população-alvo as pessoas idosas, com 60 anos ou mais, urbanas, de ambos os sexos, não institucionalizadas e residentes no referido estado. Foram aplicadas a análise de variância (Anova), o teste t de Student, teste do qui-quadrado e regressão logística, para estimar como a renda individual afeta a chance do idoso ter uma saúde ótima ou boa.

Os resultados indicam que as principais fontes de renda dos idosos gaúchos são a aposentadoria (55,8%) e a pensão (18,8%); ou seja, no Rio Grande do Sul os idosos não dependem do trabalho para a maior parte da sua renda. Esse dado conduz os autores a rememorarem a definição econômica do idoso: pessoas cujo rendimento não provém mais do trabalho, que se afastam do processo produtivo. Tratando-se da idade, a participação dos idosos no mercado de trabalho é mais importante para os idosos jovens, especialmente na faixa dos 60 aos 64 anos de idade, replicando os resultados encontrados por Camarano (2002) e Gonçalves e Barreto (2002), entre outros. A definição econômica do idoso ganha precisão com o aumento na idade, sendo particularmente precisa com a exclusão do grupo de 60 a 64 anos, conforme Bós e Bós (2004, p. 53).

Pérez, Wajnman e Oliveira (2006) utilizam os dados da SABE – pesquisa sobre Saúde, Bem-Estar e Envelhecimento da OPAS, com o objetivo de analisar os determinantes da participação dos idosos no mercado de trabalho em São Paulo, no ano de 2000. Trabalham com o corte de idade de 60 anos ou mais, e a saúde é o determinante tratado com maior atenção pelas autoras. Para tanto, foi utilizado o método das Variáveis Instrumentais para controlar o viés da endogeneidade que provém da relação entre o estado de saúde e a participação no mercado de trabalho.



1461

As variáveis utilizadas nos modelos de oferta de trabalho foram as demográficas (idade, escolaridade, estado conjugal e número de filhos); econômicas (renda monetária de não-trabalho e número de bens de consumo do domicílio); e relacionadas ao estado de saúde, realizando-se testes de modelos com a autopercepção de saúde (APS) e com as atividades da vida diária (AVD). O modelo das Variáveis Instrumentais foi inspirado no Método dos Mínimos Quadrados em Dois Estágios. Para se estimar a probabilidade do idoso estar ativo foi usada uma regressão logística binomial e, para as horas de trabalho, utilizou-se o modelo Tobit (mistura entre uma distribuição contínua e uma discreta).

Os principais resultados descritivos indicam que os idosos mais escolarizados apresentam as maiores taxas de atividade; a taxa de atividade dos homens idosos aumenta à medida que se eleva o número de filhos vivos; o grupo com maior número de bens de consumo apresenta a taxa de atividade mais elevada; como também o grupo de melhor saúde – apesar dos homens com saúde ruim também registrar uma taxa alta. Os modelos de probabilidade revelam que os homens mais idosos têm menor chance de trabalhar; ao contrário dos mais escolarizados, que possuem a maior chance. O estado conjugal e o número de filhos não parecem ter efeito sobre a condição de trabalhar e a renda de não-trabalho tem um efeito negativo. A escolaridade apresenta o efeito esperado na probabilidade do homem idoso estar ativo, mas pouco efeito na diferenciação do número de horas que ele trabalha; contrariamente, para as mulheres a escolaridade diferencia as trabalhadoras das inativas e o número de horas que trabalham.

Entre as mulheres, as variáveis sociodemográficas explicam o seu comportamento em relação ao mercado de trabalho: o número de filhos incide positivamente na probabilidade das idosas estarem trabalhando. Sobre a condição de saúde, a saúde ruim significa menor probabilidade tanto de estar ativo quanto de trabalhar um maior número de horas, para ambos os sexos, e para as mulheres, a saúde quase não tem efeito sobre a oferta de trabalho. Os resultados de Pérez, Wajnman e Oliveira (2006) diferem dos resultados de Gonçalves e Barreto (2002), que inferiram que a atividade econômica produz efeitos positivos na saúde. As primeiras autoras (2006) concluem que estar ativo e trabalhar maior número de horas parece afetar negativamente a saúde dos trabalhadores idosos, mesmo dos mais saudáveis. E, para finalização do artigo, elas sugerem novos estudos para investigar outros possíveis determinantes da oferta de trabalho das mulheres idosas, seguindo-se as pistas reveladas nesse trabalho: as variáveis familiares mostraram-se significativas entre as idosas.



1462

Estes estudos evidenciaram a importância da força de trabalho da população idosa tanto na composição da renda familiar quanto no mercado de trabalho. Além disso, foram identificadas algumas variáveis que determinam a participação dos idosos neste mercado, nas regiões sob estudo. Na próxima seçao será apresentado o método de análise a ser utilizado nesse artigo e a seleção das variáveis a serem incluídas nas regressões.

3- Procedimentos metodológicos

3.1 Fonte dos dados e considerações acerca da comparação

Para a realização do estudo, foram utilizados os microdados dos censos demográficos do estado de Minas Gerais de 1991 e 2000. Importante mencionar que houve mudanças metodológicas na elaboração do questionário destes censos. Por exemplo, nas variáveis relacionadas à trabalho: em 1991 perguntou-se ao entrevistado se ele “trabalhou em todos ou em parte dos últimos 12 meses”, ao passo que em 2000 a pergunta correspondente foi “na semana de 23 a 29 de julho de 2000, trabalhou remunerado”. Essa mudança dificulta uma avaliação das tendências temporais da participação do trabalhador no mercado de trabalho, além de requerer cautela na análise dos resultados relacionados às taxas de participação na força de trabalho. Mudanças relacionadas à ocupação e às atividades desenvolvidas pelos trabalhadores também são verificadas. Contudo, nesse trabalho procurou-se manter a analogia entre as ocupações e atividades referentes aos dois censos.

Outra consideração a ser feita é que no Censo Demográfico de 2000 foi inserido o quesito “trabalho para auto-consumo, auto-construção e ocupações sem rendimento”. No Censo Demográfico de 1991 as formas de trabalho correspondentes eram “trabalho remunerado e trabalho sem remuneração na ajuda de algum negócio ou estabelecimento”. A partir dessa mudança, tem-se uma ampliação da PEA. Todavia, para viabilizar a comparação intertemporal, neste estudo, optou-se por considerar na PEA apenas os trabalhadores remunerados e as pessoas que tomaram alguma providência para conseguir emprego.



1463

3.2 Procedimentos operacionais

Em primeiro lugar, procedeu-se ao cálculo das taxas de participação do idoso no mercado de trabalho da região Norte de Minas e do estado de Minas Gerais. Mais especificamente, foram calculadas taxas de participação específicas por grupos qüinqüenais de idade, tendo-se no numerador os idosos que estavam trabalhando ou à procura de emprego e no denominador o total de idosos no grupo etário correspondente. Considerou-se idosa a pessoa com idade de 60 anos e mais. E, para verificar possíveis diferenciais existentes no mercado de trabalho associados à questão do gênero, o recorte foi feito segundo o sexo.

A análise da transição demográfica e a evolução do comportamento dos idosos no mercado de

trabalho e suas implicações para o sistema previdenciário no período de 1991 a 2000, foi feita a partir das variáveis (i) Razão entre a população de 60 anos e mais de idade e a população de 15 a 59 anos (RDI); (ii) Razão entre a população aposentada e a população de 60 anos e mais (RA); (iii) Razão entre a população empregada e a população de 15 a 59 anos (RE); (iv) Razão de Dependência dos Idosos versus a razão de aposentados pela razão de emprego (RAT).

Para analisar os determinantes da participação do idoso no mercado de trabalho, foram estimados modelos de regressão logística. Este método será descrito na sequência, bem como as variáveis de interesse. 3.2.1 Regressão Logística

A regressão logística é utilizada para modelar o relacionamento entre uma variável-resposta binária e um conjunto de covariáveis. Este modelo é parametrizado em termos do logit de Y=1 versus Y=0, indicando que a variável-resposta é representada por uma variável indicadora binária que assume os valores 0 e 1. Seja Y uma variável resposta binária. Por exemplo, Y pode indicar que o idoso é economicamente ativo (Y=1) ou não (Y=0). Considerando os dois valores assumidos por Y, tem-se uma variável aleatória de Bernoulli com média: E(Y) = 1 x P(Y=1) + 0 x P(Y=0) = P(Y=1).



1464

Denotando-se esta probabilidade por π(x)2, refletindo sua dependência sobre os valores das covariáveis X (X1, ... , Xk). Tem-se: E(Y2) = 12 π(x) + 02 [1- π(x)] = π(x)

A variância de Y é dada por: V(Y) = E(Y2) – [E(Y)]2 = π(x)[1- π(x)]. O modelo de regressão logística implica num relacionamento curvilinear entre x e π(x)3.

Esperando-se um relacionamento monotônico, tem-se: π(x) = (exp (α+βx)) / (1 + exp (α+βx)).

A função com esta forma é chamada de função de regressão logística, onde π(x) é a probabilidade de estar ativo no mercado de trabalho; α é o intercepto do modelo; β consiste num vetor de parâmetros associado ao vetor de covariáveis x; e x consiste num vetor de covariáveis para cada idoso. O parâmetro β corresponde à mudança que ocorre no logito diante de uma mudança unitária numa covariável x (caso x seja contínua).

Uma importante propriedade de uma função resposta logística é que ela pode ser facilmente linearizada. Denotando-se E(Y) por π, desde que a resposta média é uma probabilidade quando a variável-resposta é uma variável indicadora 0, 1; fazendo-se a transformação: π' = (loge π) / (1-π) tem-se:

π’ = α+βx A transformação anterior é chamada de transformação logit de probabilidade π. Por outro lado,

a razão π / (1-π) na transformação logit é chamada de odds. Assim, extraindo-se o exponencial do parâmetro β, têm-se as razões de chance (odds ratio), que medem a força da associação entre a covariável X e a variável-resposta Y.

3.3 Variáveis selecionadas

2 P(Yi=1) = πi ; P(Yi=0) = 1 - πi . Pela definição de valor esperado de uma variável aleatória, tem-se: E(Yi) = 1(πi) + 0(1-πi) = πi. 3 Considerações teóricas e empíricas sugerem que quando a variável resposta é binária, a forma da função resposta freqüentemente será curvilinear.



1465

Neste estudo, a pretensão é analisar a associação entre desenvolvimento regional e envelhecimento populacional. Para isso, buscou-se verificar a relação entre a probabilidade do idoso estar no mercado de trabalho, na região Norte de Minas e do estado de Minas Gerais, e as características sociodemográficas, relacionadas ao trabalho e ao estado de saúde listadas abaixo:

• Características sociodemográficas: idade, cor, escolaridade, situação conjugal e condição no domicílio;

• Características relacionadas à trabalho: aposentadoria, situação de atividade e renda de não-trabalho (aposentadoria, pensão, aluguel, bolsa-escola, etc);

• Característica relacionada à saúde: no Censo, o indivíduo foi questionado se tinha deficiência, problema mental, dificuldade para enxergar, ouvir ou subir escada. Como o percentual de idosos com deficiência e problema mental foi relativamente pequeno (vide anexo), optou-se por construir uma variável indicadora considerando apenas as demais variáveis, o valor “1” designando se o idoso tinha dificuldade para enxergar, ouvir ou subir escada, e ”0” caso contrário.

A variável-resposta é a probabilidade do idoso estar no mercado de trabalho, mais especificamente, a probabilidade dele fazer parte da PEA. Considerando-se que apenas cerca de 5% das mulheres idosas do Estado eram economicamente ativas, na época da realização do censo (vide tabela em anexo), os modelos foram estimados apenas para a população masculina. Na seqüência é apresentado o Quadro 1, com a descrição das variáveis utilizadas na análise.

Quadro 1: Descrição das variáveis incluídas nos modelos de regressão

Variável Descrição Construção Mesorregião Noroeste de Minas, Norte de Minas,

Jequitinhonha, Vale do Mucuri, Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba, Central, RMBH, Vale do Rio Doce, Oeste, Sul/Sudoeste, Campo das Vertentes, Zona da Mata

Variável dummy, “1” indicando a mesorregião específica e “0” caso contrário. Categoria omitida: RMBH

Grupo de idade 60-64 65-69 70-74 75+

Dummy, “1” indicando o grupo de idade específico e “0” caso contrário. Categoria omitida: 60-64

Estado civil Casado Dummy, “1” indicando o estado civil



1466

Solteiro Viúvo Separado ou divorciado

específico e “0” caso contrário. Categoria omitida: casado

Cor Branco Não-branco

Dummy, “1” indicando o cor branca e “0” caso contrário. Categoria omitida: não-branco

Condição no domicílio Chefe Não-chefe

Dummy, “1” indicando se chefe de domicílio e “0” caso contrário. Categoria omitida: não chefe

Escolaridade Anos de estudo Variável contínua

Aposentadoria Aposentado Não aposentado

Dummy, “1” indicando se aposentado e “0” caso contrário. Categoria omitida: não aposentado

Renda de não-trabalho Sem renda Menos de 1 SM Mais de 1 e menos de 2 SM Mais de 2 e menos de 3 SM Mais de 3 e menos de 5 SM Mais de 5 SM

Dummy, “1” indicando o grupo de renda específico e “0” caso contrário. Categoria omitida: sem renda

Estado de saúde Tem dificuldade (enxergar, ouvir, subir escada) Não tem dificuldade

Dummy, “1” indicando sem dificuldade e “0” caso contrário. Categoria omitida: tem problema

Fonte: Elaboração dos autores, a partir do Censo Demográfico de 2000.

4. Apresentação e discussão dos resultados

Inicialmente, será apresentada a TAB. 1, que mostra a percentagem de idosos, na região em

estudo, em comparação com o estado de Minas Gerais, no ano de 2000.

Tabela 1: Percentual de idosos por mesorregiões: Minas Gerais, 2000



1467

Unidade territorial de análise % Idosos

Minas Gerais 6,2

Norte de Minas 5,2 Fonte: Censo Demográfico de 2000.

Observa-se que a região Norte de Minas apresenta menor percentual de idosos, em 2000, em relação ao Estado.

Para uma visualização do envelhecimento populacional e de seu efeito sobre a participação da população idosa no mercado de trabalho fez-se uma comparação do ano 2000 com o ano de 1991, para Minas Gerais.

Gráfico1: Pirâmide etária Gráfico 2: Pirâmide etária



1468

Fonte: Censo Demográfico de 1991 Fonte: Censo Demográfico de 2000

Observando-se as pirâmides etárias, percebe-se um estreitamento da base e um alargamento

do topo. Isso decorre da queda nas taxas de fecundidade, com um número menor de nascimentos entre 1991 e 2000; associado à queda da mortalidade e conseqüente aumento da expectativa de vida, visto que o número de pessoas que conseguem chegar às idades mais avançadas aumentou nos últimos anos.

Feitas essas considerações, será mostrada a TAB. 2, que apresenta a distribuição da população idosa masculina da região Norte de Minas e nas demais mesorregiões do estado de Minas Gerais, segundo as características demográficas, socioeconômicas e de saúde (variáveis presentes nos modelos).

Tabela 2: População idosa masculina do Estado de Minas Gerais (por mesorregiões), segundo características demográficas, socioeconômicas e de saúde, 2000.



1469

Noroeste Norte Jequitinh. Vale Triangulo/ Central RMBH Rio Doce Oeste Sul/ Campo Zona MataMucuri A.Paraíba Sudoeste Vertentes

Caract.socio-demográficasGrupos de idade60-64 35,38 34,64 32,37 31,00 33,54 34,65 35,24 32,71 33,82 32,18 32,07 30,6765-69 25,96 24,87 25,37 26,57 26,05 24,73 26,31 25,04 25,72 25,54 26,79 26,4170-74 17,56 18,08 18,94 17,94 17,87 18,86 18,40 19,38 18,61 19,56 18,31 20,1175+ 21,10 22,41 23,32 24,49 22,55 21,76 20,05 22,87 21,85 22,72 22,83 22,81Corbranco 46,15 37,18 31,92 30,15 72,43 52,16 51,72 43,93 72,98 81,11 67,48 64,27não branco 53,85 62,82 68,08 69,85 27,57 47,84 48,28 56,07 27,02 18,89 32,52 35,73Anos de estudo1 a 3 74,46 79,31 84,36 78,28 84,22 85,88 87,54 89,20 90,86 92,52 94,18 95,844 a 7 18,67 13,68 10,53 15,08 9,69 8,09 6,49 4,89 3,29 1,68 0,08 (1,52)8 a 10 2,10 2,41 1,72 2,64 2,06 2,08 2,10 2,12 2,14 2,16 2,18 2,2011 ou + 4,77 4,60 3,39 4,00 4,02 3,95 3,87 3,79 3,71 3,63 3,56 3,48Situação conjugalcasado 59,87 70,98 62,06 58,40 67,55 69,25 73,44 74,48 71,43 71,39 71,61 72,37separado 3,32 3,14 3,04 4,47 5,72 4,68 5,70 4,01 3,87 4,18 3,83 4,77viúvo 14,25 12,06 11,18 12,07 14,50 14,69 12,33 12,19 14,96 14,92 15,33 13,89solteiro 22,55 13,82 23,72 25,06 12,23 11,38 8,53 9,32 9,75 9,50 9,23 8,97Condição no domicíliochefe 87,22 90,45 90,10 89,88 85,99 88,97 87,36 89,72 89,58 88,12 88,01 87,53não chefe 12,78 9,55 9,90 10,12 14,01 11,03 12,64 10,28 10,42 11,88 11,99 12,47

Características relac. trabalhoAposentadoriaaposentado 61,20 72,37 66,61 68,32 68,84 73,75 78,40 76,12 77,57 75,37 79,52 80,73não aposentado 38,80 27,63 33,39 31,68 31,16 26,25 21,60 23,88 22,43 24,63 20,48 19,27Ativoeconomicamente ativo 36,60 26,63 27,02 33,11 40,08 37,48 29,04 29,31 33,09 37,69 26,43 28,71não economicamente ativo 63,40 73,37 72,98 66,89 59,92 62,52 70,96 70,69 66,91 62,31 73,57 71,29Renda de trabalhosem renda 62,29 70,65 69,25 66,91 60,68 61,73 72,14 69,61 66,12 61,28 73,65 70,07mais de 0 a 1 SM 14,30 16,19 19,31 16,97 9,15 12,49 5,73 13,27 10,79 10,97 9,77 10,88mais de1 a 2 SM 10,43 6,59 5,81 7,26 12,36 11,33 6,82 7,44 10,85 11,67 6,27 8,04mais de 2 a 3 SM 3,32 1,78 1,18 1,54 4,08 3,19 2,92 2,40 3,52 4,01 2,67 2,44mais de 3 a 5 SM 3,27 1,93 1,62 2,16 4,90 3,46 3,69 2,59 3,35 4,64 3,25 3,19mais de 5 6,39 2,86 2,82 5,16 8,82 7,79 8,71 4,69 5,37 7,44 4,39 5,39Renda não-trabalhosem renda 28,45 19,10 22,95 23,40 23,04 19,66 14,93 16,10 15,59 17,65 13,90 12,79mais de 0 a 1 SM 54,64 66,47 65,67 59,54 40,97 49,47 31,84 56,89 49,50 46,26 45,11 50,15mais de1 a 2 SM 8,96 5,59 5,33 8,01 12,86 10,82 12,90 9,51 12,60 12,18 12,73 11,09mais de 2 a 3 SM 2,67 2,29 1,70 2,38 6,48 5,18 7,98 3,96 5,82 6,41 6,99 5,98mais de 3 a 5 SM 2,29 2,71 1,64 3,13 6,27 6,53 10,19 4,96 6,15 6,70 7,22 6,83mais de 5 SM 2,99 3,84 2,70 3,55 10,37 8,34 22,15 8,58 10,34 10,80 14,05 13,16

Caracterísitcas relac. saúdeDific.enxergar/ouvir/subir escadanenhuma dificuldade 44,20 43,15 41,63 44,69 53,63 50,07 55,96 48,82 52,31 56,94 52,78 57,55com dificuldade 55,80 56,85 58,37 55,31 46,37 49,93 44,04 51,18 47,69 43,06 47,22 42,45total 12.133 54.472 29.104 18.117 79.444 16.986 186.009 68.194 37.744 106.989 22.831 100.086 Fonte dos dados básicos: Censo Demográfico de 2000.

Para todas as mesorregiões do Estado, a maior proporção dos idosos tinha entre 60 a 64 anos,

sendo este percentual maior para as regiões Noroeste e RMBH (35,38% e 35,25% respectivamente). A percentagem de idosos da cor branca variou entre 30,15% e 81%, sendo que a maioria da

população que se declarou branca pertencia às regiões Oeste, Sul/Sudoeste e Triângulo Mineiro. Observa-se também que a maior parte dos idosos tinha entre 1 a 3 anos de estudo, em todas as mesorregiões. Este percentual oscilou entre 74% (Noroeste de Minas) e 96% (Zona da Mata).



1470

A maioria dos idosos era casada, sendo que o menor percentual de casados foi observado no Vale do Mucuri (58,40%) e o maior percentual na Vale do Rio Doce (74,48%). Basicamente não houve grande variação, entre as mesorregiões, nos percentuais de idosos que afirmaram ser chefes de domicílios. O percentual médio de idosos chefes equivaleu a 88%. Verifica-se também que a maior parte dos idosos era aposentada, sendo que os maiores percentuais de aposentados foram observados na Zona da Mata e em Campo das Vertentes (cerca de 80%).

O percentual de idosos economicamente ativos variou entre 26% (Campo das Vertentes) e 40% (Triângulo/Alto Paranaíba). Com relação aos idosos que declararam ter renda de não trabalho, a maioria recebia menos de um salário mínimo. Um percentual médio bastante expressivo de idosos (cerca de 67%) afirmou não ter renda proveniente do trabalho. Com relação à saúde, em média, metade dos idosos afirmou não ter problemas para enxergar, ouvir ou subir escadas.

Na TAB. 3 são apresentados alguns indicadores que refletem o aprofundamento do processo

de envelhecimento populacional no Estado e na região em análise.

Tabela 3: Indicadores relacionados ao envelhecimento populacional no Norte de Minas e em Minas Gerais, 1991 e 2000.

Indicadores Unidade territoral de análise 1991 2000

RDI RA RE RAT RDI RA RE RAT

Minas Gerais 0,08 1,20 0,63 0,15 0,09 1,54 0,55 0,26

Norte de Minas 0,08 1,09 0,62 0,13 0,09 1,62 0,45 0,31 Notas: RDI: Razão entre a população de 60 anos e mais de idade e a população de 15 a 59 anos; RA: Razão entre a população aposentada e a população de 60 anos e mais; RE: Razão entre a população empregada e a população de 15 a 59 anos; RAT: Razão de Dependência dos Idosos x a razão de aposentados pela razão de emprego

Para a Região Norte de Minas, observa-se uma transformação semelhante nos valores do

indicador RDI, no período, o que aponta para aumento da população idosa em relação à população em idade ativa. A tendência futura é o aumento do valor deste indicador, sinalizando o aprofundamento do processo de envelhecimento populacional. Um maior valor para o indicador reflete um maior



1471

contingente de idosos sendo “sustentados” pela população em idade produtiva; fato este que vem repercutindo sobre a previdência social.

Pode ser observado uma elevação maior nos valores do indicador RA, sugerindo um crescimento mais intenso da proporção de aposentados da região Norte de Minas em relação à população idosa do estado. Em contrapartida, nota-se uma redução nos valores do indicador RE para o estado e região, sendo a queda mais acentuada nesta, o que indica redução no número de pessoas empregadas em relação à população em idade ativa, o que coloca forte desafios ao sistema previdenciário.

Finalmente, nota-se um crescimento significativo nos valores do indicador RAT, entre 1991 e 2000. Isso decorre do próprio conceito do indicador, uma vez que é diretamente relacionado com a RDI e com a RA e indiretamente relacionado com a RE. Ou seja, em geral, regiões com maior RDI e RA apresentam maiores valores para o RAT.

Deve ser ressaltado que o RDI é falho como um indicador da dimensão do “peso” dos idosos em relação à população produtiva por dois motivos: i) o número de aposentados geralmente excede a população idosa e; ii) o número de trabalhadores é menor que a população em idade produtiva. O RAT, ao considerar a junção de três indicadores (RDI, RA e RE), contorna esse problema.

Tendo em vista as alterações sofridas na estrutura etária da população e o fato que tais mudanças afetam vários setores da economia, nossa análise, a partir de agora, terá enfoque no comportamento dos idosos no mercado de trabalho do Estado de Minas Gerais e na região Norte de Minas em particular. Na seqüência, serão apresentadas as taxas de participação dos idosos no mercado de trabalho, segundo o sexo, para o Norte de Minas, referentes aos anos de 1991 e 2000.



1472

Fonte: Censo Demográfico de 1991 e 2000 Fonte: Censo Demográfico de 1991 e 2000

Pode ser constatada uma variação significativa da taxa de participação para os idosos do sexo

masculino, no período em questão. Além disso, verifica-se que as taxas de participação são bastante afetadas pela idade, sendo bem mais elevadas para os idosos mais jovens (60 a 64 anos de idade) em relação aos idosos de idade mais avançada (75 anos e mais de idade).

Para as mulheres, nota-se uma sensível queda das taxas de participação entre 1991 e 2000, sendo, essa variação ainda menos significativa para as idosas com idade mais avançada.

Uma análise por sexo revela que, em relação aos resultados observados para os idosos, as percentagens de participação para os homens são bem mais expressivas que para as mulheres.

A próxima seção contempla algumas características dos idosos chefes de domicílio (percentagem segundo o sexo, situação de trabalho e rendimento), no Norte de Minas.

A TAB. 4 apresenta a distribuição dessa PEA idosa masculina segundo os setores econômicos no estado e no Norte de Minas em destaque.



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Tabela 4: Distribuição (%) dos idosos, sexo masculino, por setores econômicos, Minas Gerais e região Norte de Minas, 2000

Mesorregiões Primário Secundário Terciário Minas Gerais 40,93 16,28 42,79 Norte de Minas 53,43 14,91 31,66

Fonte: Censo Demográfico de 2000

Em 2000 pode ser verificado que, no estado, aproximadamente 41% dos idosos do sexo masculino, inseridos no mercado de trabalho, estavam alocados no setor primário da economia. Para a região Norte dee Minas mais de 50% da população idosa estava inserida no mercado de trabalho estava ocupada em atividades do setor primário, o que coloca a necessidade de oferta de políticas de desenvolvimento rural voltada aos trabalhadores, pequenos produtores e acesso a serviços e equipamentos sociais

Feitas essas considerações, será mostrada a TAB. 5, que apresenta a distribuição da população idosa masculina do estado de Minas Gerais, segundo as mesorregiões de planejamento e segundo as características demográficas, socioeconômicas e de saúde.

Tabela 5: População idosa masculina do Estado de Minas Gerais (por mesorregiões),

segundo características demográficas, socioeconômicas e de saúde, 2000.



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Noroeste Norte Jequitinh. Vale Triangulo/ Central RMBH Rio Doce Oeste Sul/ Campo Zona MataMucuri A.Paraíba Sudoeste Vertentes

Caract.socio-demográficasGrupos de idade60-64 35,38 34,64 32,37 31,00 33,54 34,65 35,24 32,71 33,82 32,18 32,07 30,6765-69 25,96 24,87 25,37 26,57 26,05 24,73 26,31 25,04 25,72 25,54 26,79 26,4170-74 17,56 18,08 18,94 17,94 17,87 18,86 18,40 19,38 18,61 19,56 18,31 20,1175+ 21,10 22,41 23,32 24,49 22,55 21,76 20,05 22,87 21,85 22,72 22,83 22,81Corbranco 46,15 37,18 31,92 30,15 72,43 52,16 51,72 43,93 72,98 81,11 67,48 64,27não branco 53,85 62,82 68,08 69,85 27,57 47,84 48,28 56,07 27,02 18,89 32,52 35,73Anos de estudo1 a 3 74,46 79,31 84,36 78,28 84,22 85,88 87,54 89,20 90,86 92,52 94,18 95,844 a 7 18,67 13,68 10,53 15,08 9,69 8,09 6,49 4,89 3,29 1,68 0,08 (1,52)8 a 10 2,10 2,41 1,72 2,64 2,06 2,08 2,10 2,12 2,14 2,16 2,18 2,2011 ou + 4,77 4,60 3,39 4,00 4,02 3,95 3,87 3,79 3,71 3,63 3,56 3,48Situação conjugalcasado 59,87 70,98 62,06 58,40 67,55 69,25 73,44 74,48 71,43 71,39 71,61 72,37separado 3,32 3,14 3,04 4,47 5,72 4,68 5,70 4,01 3,87 4,18 3,83 4,77viúvo 14,25 12,06 11,18 12,07 14,50 14,69 12,33 12,19 14,96 14,92 15,33 13,89solteiro 22,55 13,82 23,72 25,06 12,23 11,38 8,53 9,32 9,75 9,50 9,23 8,97Condição no domicíliochefe 87,22 90,45 90,10 89,88 85,99 88,97 87,36 89,72 89,58 88,12 88,01 87,53não chefe 12,78 9,55 9,90 10,12 14,01 11,03 12,64 10,28 10,42 11,88 11,99 12,47

Características relac. trabalhoAposentadoriaaposentado 61,20 72,37 66,61 68,32 68,84 73,75 78,40 76,12 77,57 75,37 79,52 80,73não aposentado 38,80 27,63 33,39 31,68 31,16 26,25 21,60 23,88 22,43 24,63 20,48 19,27Ativoeconomicamente ativo 36,60 26,63 27,02 33,11 40,08 37,48 29,04 29,31 33,09 37,69 26,43 28,71não economicamente ativo 63,40 73,37 72,98 66,89 59,92 62,52 70,96 70,69 66,91 62,31 73,57 71,29Renda de trabalhosem renda 62,29 70,65 69,25 66,91 60,68 61,73 72,14 69,61 66,12 61,28 73,65 70,07mais de 0 a 1 SM 14,30 16,19 19,31 16,97 9,15 12,49 5,73 13,27 10,79 10,97 9,77 10,88mais de1 a 2 SM 10,43 6,59 5,81 7,26 12,36 11,33 6,82 7,44 10,85 11,67 6,27 8,04mais de 2 a 3 SM 3,32 1,78 1,18 1,54 4,08 3,19 2,92 2,40 3,52 4,01 2,67 2,44mais de 3 a 5 SM 3,27 1,93 1,62 2,16 4,90 3,46 3,69 2,59 3,35 4,64 3,25 3,19mais de 5 6,39 2,86 2,82 5,16 8,82 7,79 8,71 4,69 5,37 7,44 4,39 5,39Renda não-trabalhosem renda 28,45 19,10 22,95 23,40 23,04 19,66 14,93 16,10 15,59 17,65 13,90 12,79mais de 0 a 1 SM 54,64 66,47 65,67 59,54 40,97 49,47 31,84 56,89 49,50 46,26 45,11 50,15mais de1 a 2 SM 8,96 5,59 5,33 8,01 12,86 10,82 12,90 9,51 12,60 12,18 12,73 11,09mais de 2 a 3 SM 2,67 2,29 1,70 2,38 6,48 5,18 7,98 3,96 5,82 6,41 6,99 5,98mais de 3 a 5 SM 2,29 2,71 1,64 3,13 6,27 6,53 10,19 4,96 6,15 6,70 7,22 6,83mais de 5 SM 2,99 3,84 2,70 3,55 10,37 8,34 22,15 8,58 10,34 10,80 14,05 13,16

Caracterísitcas relac. saúdeDific.enxergar/ouvir/subir escadanenhuma dificuldade 44,20 43,15 41,63 44,69 53,63 50,07 55,96 48,82 52,31 56,94 52,78 57,55com dificuldade 55,80 56,85 58,37 55,31 46,37 49,93 44,04 51,18 47,69 43,06 47,22 42,45total 12.133 54.472 29.104 18.117 79.444 16.986 186.009 68.194 37.744 106.989 22.831 100.086 Fonte dos dados básicos: Censo Demográfico de 2000.

Para todas as mesorregiões do Estado, a maior proporção dos idosos tinha entre 60 a 64 anos.

A percentagem de idosos da cor branca variou entre 30,15% e 81%, sendo que a maioria da população que se declarou branca pertencia às regiões Oeste, Sul/Sudoeste e Triângulo Mineiro. Observa-se também que a maior parte dos idosos tinha entre 1 a 3 anos de estudo, em todas as mesorregiões. Este percentual oscilou entre 74% (Noroeste de Minas) e 96% (Zona da Mata).



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A maioria dos idosos era casada, sendo que o menor percentual de casados foi observado no Vale do Mucuri (58,40%) e o maior percentual na Vale do Rio Doce (74,48%). Basicamente não houve grande variação, entre as mesorregiões, nos percentuais de idosos que afirmaram ser chefes de domicílios. O percentual médio de idosos chefes equivaleu a 88%. Verifica-se também que a maior parte dos idosos era aposentada, sendo que os maiores percentuais de aposentados foram observados na Zona da Mata e em Campo das Vertentes (cerca de 80%).

O percentual de idosos economicamente ativos variou entre 26% (Campo das Vertentes) e 40% (Triângulo/Alto Paranaíba). Com relação aos idosos que declararam ter renda de não trabalho, a maioria recebia menos de um salário mínimo. Um percentual médio bastante expressivo de idosos (cerca de 67%) afirmou não ter renda proveniente do trabalho. Com relação à saúde, em média, metade dos idosos afirmou não ter problemas para enxergar, ouvir ou subir escadas.

4.2 Resultados da estimação dos modelos

Na TAB. 6 são apresentados os parâmetros dos modelos de regressão.



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Tabela 6: Parâmetros estimados para os modelos de regressão logística, para participação do idoso no mercado de trabalho, por regiões do estado de Minas Gerais, 2000

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5Constante (0,779)** (0,072)** (0,830)** 0,042 (0,249)**Mesorregião RMBH 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Noroeste 0,429** 0,544** 0,558** 0,253** 0,298** Norte de Minas 0,029 0,084 0,101** -0,018 0,019 V.Jequitinhonha 0,063 0,180** 0,186** -0,018 0,019 V.Mucuri 0,213** 0,408** 0,403** 0,201** 0,227** Triângulo/A.Parnaíba 0,550** 0,645** 0,677** 0,481** 0,485** Central 0,441** 0,528** 0,546** 0,453** 0,468** V. Rio Doce 0,042 0,122** 0,144** 0,094* 0,107** Oeste de Minas 0,263** 0,312** 0,329** 0,278** 0,284** Sul / Sudoeste 0,452** 0,540** 0,565** 0,478** 0,466** Campo Vertentes (0,084)* -0,060 -0,043 -0,085 -0,087 Zona da Mata 0,078** 0,150** 0,170** 0,170** 0,145**Idade 60-64 anos 0,000 0,000 0,000 0,000 65-69 anos (0,644)** (0,642)** (0,302)** (0,291)** 70-74 anos (1,233)** (1,228)** (0,694)** (0,661)** 75+ (2,060)** (2,027)** (1,415)** (1,319)**Estado conjugal Casado 0,000 0,000 0,000 0,000 Separado/Desq. (0,107)* -0,017 (0,119)* (0,115)* Solteiro (0,363)** (0,166)** (0,383)** (0,384)** Viúvo (0,420)** (0,327)** (0,363)** (0,363)**Cor Não branco 0,000 0,000 0,000 0,000 Branco 0,119** 0,094** 0,163** 0,153**Condição no domicílio Não chefe 0,000 0,000 0,000 Chefe 0,666** 0,946** 0,95**EscolaridadeAnos estudo 0,069** 0,238** 0,215**Situação aposentadoria Não aposentado 0,000 0,000 Aposentado (0,475)** (0,465)**Renda não-trabalho Sem rendimento 0,000 0,000 Menos de 1SM (1,500)** (1,484)** Mais de 1 e menos de 2 SM (1,103)** (1,100)** Mais de 2 e menos de 3 SM (1,682)** (1,694)** Mais de 3 e menos de 5 SM (1,849)** (1,883)** Mais de 5 SM (2,226)** (2,273)**Problema saúdecom problema 0,000Sem problema 0,532**

Fonte dos dados básicos: Censo Demográfico de 2000. Significância: * p<0,05; ** p<0,01 Nota: ( ) corresponde a sinal negativo para o coeficiente estimado.

O primeiro modelo inclui apenas a variável mesorregião. A idéia é verificar se o fato do idoso

pertencer a uma determinada região faz com que tenha uma probabilidade aumentada de fazer parte



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da PEA. Observa-se, em relação à RMBH (categoria omitida), que a probabilidade do idoso estar no mercado de trabalho, na maioria das mesorregiões, é positiva e significativa. Para as regiões Norte de Minas, Jequitinhonha e Vale do Rio Doce os coeficientes não foram estatisticamente significativos.

No modelo 2 foram incluídas as variáveis demográficas idade, estado civil e cor. Verifica-se que os coeficientes da variável idade são negativos e crescentes, sinalizando que à medida que aumenta a idade, reduz a probabilidade do idoso estar no mercado de trabalho. Quanto à situação conjugal: os sinais dos coeficientes das categorias solteiro, viúvo e separado foram negativos, indicando que, em relação à estar casado, existe uma menor probabilidade do idoso, em qualquer um desses estados, estar no mercado de trabalho. Observa-se, também, que o fato do idoso ser branco faz com que tenha uma maior probabilidade de participar no mercado de trabalho, em relação aos não-brancos. Com a introdução dessas variáveis, o coeficiente da variável referente à mesorregião Campo das Vertentes perde sua significância estatística, ao passo que os coeficientes das demais mesorregioes são significativos. No modelo 3 foram incluídas as variáveis condição no domicilio e escolaridade. O idoso que é chefe de domicilio tem uma maior probabilidade de fazer parte da PEA, em relação aos demais idosos não-chefes (coeficiente positivo e significativo). E, para cada ano adicional de estudo, essa probabilidade é aumentada. O coeficiente da região Campo das Vertentes permaneceu não significativo, enquanto o coeficiente da categoria de estado conjugal “separado” perdeu sua significância estatística. As variáveis “aposentado” e renda de não-trabalho são incluídas no modelo 4. Nota-se uma relação inversa entre a variável aposentado e a variável-resposta, indicando que se o idoso é aposentado, há uma menor probabilidade dele estar no mercado de trabalho (em relação aos idosos não aposentados). Os coeficientes relacionados à variável renda de não-trabalho também foram negativos. Como a categoria omitida é renda zero, isso significa que quanto maior o nível de renda proveniente de outras fontes, menor a probabilidade do idoso estar no mercado de trabalho. Com a inclusão dessas variáveis, os coeficientes das mesorregiões Norte de Minas e Jequitinhonha tornam-se negativos e deixam de ser significativos. Finalmente, no modelo 5 é incluída uma variável relacionada ao estado de saúde. Conforme esperado, observa-se que idosos com melhor estado de saúde (neste caso, que não têm dificuldade para enxergar, ouvir ou subir escada) apresentam uma maior probabilidade de comporem a PEA. Com



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a inclusão dessa variável, os demais coeficientes praticamente não tiveram alteração (em relação ao modelo anterior).

Na TAB. 7 são apresentadas as razões de chance (odds ratio) dos modelos estimados. A análise se restringirá ao modelo completo (modelo 5).

Tabela 7: Razões de chances (odds ratio) para os modelos estimados, para participação do idoso no mercado de trabalho, Minas Gerais, 2000



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Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5Constante 0,459 0,930 0,436 1,043 0,780Mesorregião RMBH 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Noroeste 1,536 1,722 1,747 1,288 1,347 Norte de Minas 1,029 1,088 1,106 0,982 1,019 V.Jequitinhonha 1,065 1,197 1,204 0,982 1,019 V.Mucuri 1,237 1,504 1,496 1,223 1,255 Triângulo/A.Parnaíba 1,734 1,905 1,967 1,618 1,624 Central 1,555 1,695 1,727 1,573 1,596 V. Rio Doce 1,043 1,130 1,155 1,099 1,112 Oeste de Minas 1,301 1,367 1,390 1,321 1,329 Sul / Sudoeste 1,572 1,716 1,759 1,614 1,593 Campo Vertentes 0,919 0,942 0,958 0,918 0,916 Zona da Mata 1,081 1,162 1,186 1,185 1,156Idade 60-64 anos 0,000 0,000 0,000 0,000 65-69 anos 0,525 0,526 0,739 0,747 70-74 anos 0,291 0,293 0,500 0,516 75+ 0,127 0,132 0,243 0,267Estado conjugal Casado 0,000 0,000 0,000 0,000 Separado/Desq. 0,899 0,983 0,888 0,892 Solteiro 0,695 0,847 0,682 0,681 Viúvo 0,657 0,721 0,695 0,695Cor Não branco 0,000 0,000 0,000 0,000 Branco 1,127 1,099 1,177 1,165Condição no domicílio Não chefe 0,000 0,000 0,000 Chefe 1,947 2,576 2,587EscolaridadeAnos estudo 1,071 1,269 1,240Situação aposentadoria Não aposentado 0,000 0,000 Aposentado 0,622 0,628Renda não-trabalho Sem rendimento 0,000 0,000 Menos de 1SM 0,223 0,227 Mais de 1 e menos de 2 SM 0,332 0,333 Mais de 2 e menos de 3 SM 0,186 0,184 Mais de 3 e menos de 5 SM 0,157 0,152 Mais de 5 SM 0,108 0,103Problema saúdecom problema 0,000Sem problema 1,702

Fonte dos dados básicos: Censo Demográfico de 2000.



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Exponenciando-se os valores dos parâmetros ß estimados (eß), os resultados obtidos podem ser analisados em temos de razões de chance (odds ratio), o que facilita o processo de interpretação. Assim, a interpretação (do modelo 5) será feita com base na exponencial deste parâmetro. Entre as mesorregiões, a maior razão de chance é observada para o Triângulo Mineiro/Alto Parnaíba. Os idosos dessa mesorregião tem uma chance aproximadamente 1,63 vezes maior de estar no mercado de trabalho, em relação aos idosos da RMBH. Para o Norte de Minas e Vale do Jequitinhonha praticamente a chance de fazer parte da PEA é a mesma, em relação à RMBH.

As razões de chance são decrescentes para a variável idade, indicando que a chance do idoso estar no mercado de trabalho diminui com o aumento da idade. Em relação aos idosos casados, verifica-se que os indivíduos de outros estados civis possuem menos chance de estar no mercado de trabalho, sendo essa chance menor para os solteiros. Observa-se também que os idosos da cor branca possuem uma chance de fazer parte da PEA 1,16 vezes maior que a chance para não-brancos.

Os idosos que declararam ser chefe de domicílio possuem 2,58 vezes mais chance de compor a PEA, em relação aos não chefes. Se o individuo tem uma escolaridade mais elevada, sua chance de estar no mercado de trabalho é aumentada. Para cada ano a mais de estudo, sua a chance de fazer parte da PEA aumenta em aproximadamente 1,24 vezes.

Se o idoso é aposentado, a sua chance de ser economicamente ativo equivale a aproximadamente 63% da chance do idoso não aposentado (controlando-se para as demais covariáveis). Com relação à renda de não trabalho, observa-se que quanto maior essa renda, menor a chance do individuo estar no mercado de trabalho. Por exemplo, os idosos cuja renda de outras fontes é superior a cinco salários mínimos possuem apenas cerca de 10% da chance de estar no mercado de trabalho, em relação aos idosos que não têm renda.

Finalmente, verifica-se que os idosos que declararam não ter dificuldade para enxergar, ouvir ou subir escadas têm aproximadamente 1,70 vezes mais chance de serem economicamente ativos em relação àqueles que declararam ter tais dificuldades.

5- Considerações Finais

Embora muito pouco explorada, existe relação entre transição demográfica e desenvolvimento econômico, com implicações para os gastos públicos e para demandas diferenciadas por políticas



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sociais especialmente aquelas voltadas ao atendimento das demandas e necessidades desse grupo populacional. No processo de desenvolvimento econômico, nota-se uma tendência ao envelhecimento da população, com queda na taxa de natalidade e aumentos da esperança de vida. O envelhecimento populacional afeta o tamanho do mercado e estrutura da força de trabalho. Na reião Norte de Minas, nota-se um fenômeno de crescente participação do idoso na composição da renda familar.

Nos últimos anos tem havido uma redistribuição do emprego entre os setores da economia, cuja tendência mais visível é uma maior absorção da mão-de-obra pelo setor de serviços e concomitante redução da mão-de-obra pelo setor primário. Neste estudo, os dados apresentados sinalizam para uma situação que reflete essa tendência: tem diminuído a proporção de idosos trabalhando em atividades do setor primário e aumentado a proporção inserida no setor terciário. Entretanto, a maior parte dos idosos do sexo masculino permanece ainda ocupada no setor primário da economia.

Para a Região Norte de Minas, observa-se uma transformação com aumento da população idosa em relação à população em idade ativa. A tendência futura é o aumento do valor deste indicador, sinalizando o aprofundamento do processo de envelhecimento populacional. Um maior valor para o indicador reflete um maior contingente de idosos sendo “sustentados” pela população em idade produtiva; fato este que vem repercutindo sobre a previdência social.

A elevação nos valores do indicador Razão entre a população aposentada e a população de 60 anos e mais, indicou crescimento mais intenso da proporção de aposentados da região Norte de Minas em relação à população idosa do estado. Em contrapartida, nota-se uma redução nos valores do indicador Razão entre a população empregada e a população de 15 a 59 anos para o estado e região, sendo a queda mais acentuada nesta, o que indica redução no número de pessoas empregadas em relação à população em idade ativa, o que coloca forte desafios ao sistema previdenciário, o que redundou em crescimento significativo nos valores do indicador Razão de Dependência dos Idosos x a razão de aposentados pela razão de emprego, entre 1991 e 2000.

Os resultados da estimação dos modelos estão em consonância com alguns resultados observados nos estudos citados na parte inicial desse artigo: os idosos de idade mais avançada têm menor chance de compor a PEA, ao passo que para os idosos com mais escolaridade essa



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chance é aumentada. Idosos que declararam ter melhores condições de saúde têm uma maior chance de participarem da força de trabalho. Essa chance é maior, também, para os indivíduos que se declararam da cor branca. Os homens casados e que eram chefes de domicílio também apresentaram maior chance de permanecerem na força de trabalho após os 60 anos (em relação aos homens dos demais estados civis e não-chefes), sugerindo que a renda de trabalho desses idosos é importante para contribuir com as despesas familiares. Observou-se que os homens aposentados apresentaram uma menor chance de estar no mercado de trabalho (em relação aos não aposentados), ao passo que essa chance foi maior para os idosos que não tinham rendimento de outras fontes. Esse resultado pode estar sinalizando que o fato de não ter uma outra fonte de renda (por exemplo, da aposentadoria) mantém o idoso na força de trabalho por mais tempo.

Este estudo revelou a importância da participação do idoso na força de trabalho, uma vez que a renda auferida por esse segmento populacional resulta numa importante contribuição ao orçamento familiar. Considerando que num futuro próximo esse segmento da população terá uma participação bem mais significativa no mercado de trabalho, em função do aprofundamento do processo de envelhecimento, é importante que desde já sejam adotadas medidas visando favorecer a sua participação mais efetiva neste mercado. Além disso, como a população jovem de hoje será a população idosa de amanhã, é relevante que um maior volume de investimentos seja direcionado à educação, para que essa população chegue à velhice apresentando boas condições de saúde e, portanto, esteja mais apta a participar do mercado de trabalho.

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Aspectos Demográficos do Desenvolvimento Regional · Aspectos Demográficos do Desenvolvimento Regional. ... Professor do Curso de Mestrado em Economia – CME/UFAL - Brasil E-mail: