Análise espacial da pobreza nos municípios brasileiros no ano de 2010

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dc.contributor.advisorNascimento, Sidnei Pereira do [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorMarconato, Marciopt_BR
dc.contributor.bancaCamara, Márcia Regina Gabardo dapt_BR
dc.contributor.bancaParré, José Luizpt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:50:44Z
dc.date.available2024-05-01T13:50:44Z
dc.date.created2015.00pt_BR
dc.date.defesa09.02.2015pt_BR
dc.description.abstractResumo: O objetivo do estudo é analisar a pobreza nos municípios do Brasil no ano de 21 Utilizou-se a metodologia de Análise Exploratória dos Dados Espaciais e a econometria espacial Os resultados mostram que a pobreza não se distribui aleatoriamente entre os municípios brasileiros, ou seja, existe formação de agrupamentos com elevado número de pobres O I de Moran revelou a existência da autocorrelação da pobreza nos municípios do Brasil, ocorrendo assim o impacto de vizinhança, ou seja, em determinadas regiões existem municípios com elevada taxa de pobreza e circunvizinhados por municípios na mesma situação A análise bivariada mostra que a pobreza esta relacionada geograficamente e de forma negativa com a renda média por pessoa, com a taxa de urbanização e com o Programa Bolsa Família, assim municípios onde a pobreza é elevada a renda é baixa, a quantidade de pessoas residindo em área rural esta acima da média e o programa social Bolsa Família não atende efetivamente todas as famílias pobres Ao confrontar a pobreza com o analfabetismo, o desemprego e o índice de Gini foi observada relação positiva, corroborando que os municípios com elevada taxa de pessoas miseráveis exibem alta concentração de renda, e percentual de pessoas analfabetas e desempregadas acima da média Os modelos econométricos espaciais se mostraram mais adequado para analisar o impacto das variáveis explicativas na taxa de pobreza, sendo que o modelo com defasagem e erro espacial (SAC) apresentou o melhor ajuste Os coeficientes revelam que os aumentos na renda e a ampliação dos programas sociais tendem a reduzir a taxa de pobreza, já o aumento no número de desempregados, de analfabetos elevam a taxa de pobreza assim como a concentração de renda O estudo conclui que a pobreza esta concentrada em algumas regiões no Brasil, principalmente nas unidades municipais localizadas no Norte e Nordeste brasileiro Os municípios situados nas regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste contemplam taxa de pobreza abaixo da média A taxa de analfabetismo, o desemprego e a concentração de renda tendem a aumentar a quantidade de pessoas pobres nos municípios do Brasil, ao passo que o atendimento do programa social Bolsa Família e a geração de renda fazem a taxa de pobreza diminuir Os municípios onde há grande parcela da população residindo em áreas rurais tendem a apresentar elevada taxa de pobreza, assim são necessárias políticas públicas especificas para combater e diminuir o número de miseráveis nas localidades com essa característicapt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The objective of the study is to analyze poverty in Brazil municipalities in 21 We used the methodology of Exploratory Analysis of Spatial Data and spatial econometrics The results show that poverty is not distributed randomly among Brazilian cities, that is, there is formation of clusters with large numbers of poor HI Moran revealed the poverty autocorrelation in the cities of Brazil, thus causing the neighborhood impact, that is, in some regions there are municipalities with high poverty rates and circunvizinhados by municipalities in the same situation The bivariate analysis shows that poverty is related geographically and negatively with the average income per person, with the rate of urbanization and the Family Grant Program, and municipalities where poverty is high income is low, the amount of people living in rural area is above average and the social program Bolsa Família not effectively meets all poor families Confronting poverty illiteracy, unemployment and the Gini index was observed positive relationship, confirming that municipalities with high rate of miserable people exhibit high concentration of income, and percentage of illiterate and unemployed people above average The spatial econometric models were more appropriate to analyze the impact of the explanatory variables in the poverty rate, and the model with lag and spatial error (SAC) presented the best fit The coefficients show that increases in income and the expansion of social programs tend to reduce the poverty rate, since the increase in the number of unemployed, illiterate raise the poverty rate and the concentration of income The study concludes that poverty is concentrated in some regions in Brazil, mainly in municipal facilities located in North and Northeast Brazil The municipalities located in the South, Southeast and Midwest include poverty rate below average The rate of illiteracy, unemployment and income concentration tend to increase the number of poor people in the cities of Brazil, while the care of the social program Bolsa Familia and income generation are the poverty rate decrease The municipalities where there are large portion of the population living in rural areas tend to have high poverty rate, so are necessary specific public policies to combat and reduce the number of extremely poor in localities with this featurept_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Economia Regional) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Estudos Sociais Aplicados, Programa de Pós-Graduação em Economia Regionalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12245
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEconomia Regionalpt_BR
dc.relation.departamentCentro de Estudos Sociais Aplicadospt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Economia Regionalpt_BR
dc.subjectEconomia regionalpt_BR
dc.subjectAnálise espacial (Estatística)pt_BR
dc.subjectPobrezapt_BR
dc.subjectBrasilpt_BR
dc.subjectRegional economicspt_BR
dc.subjectPovertypt_BR
dc.subjectBrazilpt_BR
dc.titleAnálise espacial da pobreza nos municípios brasileiros no ano de 2010pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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