Determeninantes da Taxa de Fecundidade

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o texto faz uma analise econometrica dos determinantes da taxa de fecundidade

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Determeninantes da Taxa de Fecundidade

  1. 1. DETERMINANTES DA TAXA DE FECUNDIDADE NO BRASIL Alessandra Alves Cabral RESUMO O artigo tem como objetivo fazer uma pequena analise econometrica de determinadas variáveis que podem afetar a taxa de fecundidade do Brasil referente ao de 2000. As variáveis a serem analisadas em relação à taxa de fecundidade são professores do fundamental residentes com curso superior, enfermeiros residentes com curso superior,analfabetismo,anos de estudo e renda per capita.O modelo econometrico utilizado é o método de mínimos quadrados ordinários, no qual serão estimadas algumas regressões, o resultado obtido através desse modelo evidencia que enfermeiros residentes com curso superior não tem nenhum efeito estatisticamente significativo para explicar a taxa de fecundidade diferente ,por exemplo, da renda per capita e de anos de estudos que são estatisticamente significativo , isso com base em informações dos testes de hipóteses que estão incluídos no modelo econometrico adotado. PALAVRAS-CHAVE: Taxa de Fecundidade; Modelo Econometrico; Brasil ABSTRACT The article aims to make a small econometric analysis of variables that can affect the fertility rate in Brazil for the 2000. The variables to be analyzed in relation to fertility rates are teachers crucial residents with a college degree, nurses residents with higher education, literacy, schooling and income per capita. O econometric model used is the method of ordinary least squares, in which will be estimated some regressions, the results obtained by this model shows that nurses residents with higher education has no statistically significant effect in explaining the fertility rate differently, for example, per capita income and years of studies that are statistically significant, it based on information from the testing of hypotheses that are included in the econometric model adopted. KEYWORDS: Fertility Rate; econometric model; Brazil
  2. 2. 2 1 INTRODUÇÃO Ao longo do tempo a estrutura familiar do Brasil vem se modificando, principalmente em relação a fecundidade, como a média da taxa de fecundidade - número médio de filhos por mulher – que algumas décadas atrás era de 6 filhos passou para 2, 83 no ano de 2000 segundo dados do Instituto de Pesquisa Aplicada (IPEA). Como as mulheres tem menos filhos o crescimento populacional tende a diminuir, o que poderá acarretar uma transformação na estrutura de idades da população, ou seja, por uma lado uma diminuição dos jovens e do outro lado um aumento de pessoas idosas. (YAZAKI, 2008) Existem vários motivos para se entender porque que a taxa de fecundidade diminuiu, uma dos motivos pode ser em relação à renda, pois as mulheres almejando estabilidade financeira preferem ser mãe só após essa realização. O objetivo desse estudo é então verificar se as variáveis, professores do fundamental residentes com curso superior, enfermeiros residentes com curso superior, analfabetismo, anos de estudo, renda per capita , se afeta a taxa de fecundidade do Brasil no ano de 2000. 2 ASPECTOS TEÓRICOS - REVISÃO DA LITERATURA Como até o presente momento não existe uma teoria para explicar a taxa fecundidade , então o trabalho foi baseado em artigos já publicados, como o de Gupta (2001) fez uma analise da tendência e Determinantes da Fecundidade Entre Adolescentes no Nordeste do Brasil , usando dados de pesquisas da Demographic and Health Surveys (DHS, ou Pesquisas sobre Demografia e Saúde), realizadas no Brasil em 1986, 1991 e 1996, utilizou também o modelo de incidência em tempo discreto e chegou no resultado que o nível de educação entre as mulheres é o fator com mais destaque para explicar a taxa de fecundidade , onde uma mulher com apenas quatros anos de estudos tem a probabilidade ter um filho na adolescência duas vezes a mais que aquela mulher que tem um nível maior de instrução de escolaridade, e que religião e exposição a mídia não teve alguma significância estatística. Segundo Berquó (2006) que retrata o declínio da fecundidade do Brasil , segundo dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) 2004. A educação e a renda das mulheres são uma das variáveis que se correlacionam com os níveis de fecundidade. Um exemplo que referido é que em 1991 em media as mulheres que não possuíam nenhum tipo de instrução de escolaridade, tinham 3.5 filhos a mais do que as outras que estudavam 12 anos ou mais. Já no ano de 2000, a diferença foi de três filhos, e se acabou se reduzindo para 2.2 em 2004. No artigo há uma questão importante referente essa queda, pois os grupos onde a
  3. 3. fecundidade era mais alta no ano de 1991, foram o que mais apresentou uma queda mais acentuada. Já no artigo de Yazaki (2008) foi analisado a situação da fecundidade e as transformações no comportamento reprodutivo do estado de São Paulo e nas suas regiões de saúde entres 1960 à 2005 sendo verificado que teve uma grande diminuição da taxa de fecundidade o grande responsável foi o uso de anticonceptivos, embora que grande parte das paulistanas tenham filhos mais cedo, quando completam o numero de filhos desejados acabam então utilizando os métodos conceptivos,mas uma analise feita pela os municípios do estado de São Paulo mostraram que a fecundidade varia conforme as idades devido ao a aspecto socioeconômico. 3 3 ASPECTOS METODOLÓGICOS Em relação aos dados, a sua coleta foi obtida por meio do site do Instituto de Pesquisa Aplicada (IPEA), as pesquisas deste instituto têm grande importância para o governo, pois fornecem informações que dão suporte técnico e institucional para as tomadas de decisões das políticas publicas. O modelo econometrico será estimado através do Grelt que é um software para fazer analises econometricas.Segue no quadro 1 as variáveis que serão avaliadas e o sinal esperado de cada uma delas em relação a dependente (taxa de fecundidade). Quadro 1 – Descrição das Variáveis Variáveis Descrição das Variaveis Sinal PROF Professores do fundamental residentes com curso superior (%) ENFER Enfermeiros residentes com curso superior (%) ANALF Analfabetismo – pessoas 15 anos e mais ESTUDO Anos de estudo – média – pessoas 25 anos e mais RENDA Renda per capita - (negativo) Fonte: Elaboração Própria Esperado - (negativo) - (negativo) + (positivo) - (negativo) No quadro 1 percebemos que apenas analfabetismo tem um sinal esperado positivo, ou seja, tem uma relação direta com a taxa de fecundidade, pois quanto maior o grau de analfabetismo maior a taxa de fecundidade, isso com base em artigos já publicados referente a
  4. 4. esse assunto . Diferente de outras variáveis que possuem uma relação negativa , pois se dedicam a maior tempo aos estudos e ao trabalho e acabam tendo menos filhos.Em seguida veremos uma tabela com analises estatística descritiva das variáveis. 4 Tabela 1- Estatística Descritiva das Variáveis Variáveis Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Professores do fundamental residentes com curso superior 16,4881 15,1456 0 95,087 Enfermeiros residentes com curso superior 11,2031 14,1314 0 99,89 Analfabetismo – pessoas 15 anos e mais 78,2301 12,4602 39,339 99,093 Anos de estudo – média – pessoas 25 anos e mais 4,03882 1,28813 0,814 9,653 Renda per capita 170,814 96,4254 28,38 954,649 Fonte: Elaboração Própria a partir de dados do Grelt Podemos notar na tabela 1 é que a média de anos de estudo para o Brasil é de apenas de 4 anos e que a renda per capita tem uma média de R$170,81, sendo baixa considerando a renda per capita desse período que era de R$297,23. 3.1 MODELO EMPÍRICO O modelo empírico usado para fazer a analise é o do Metodo de Minimo Quadrados Ordinários (MQO) que minimiza a soma dos quadrados dos erros. A equação usada nesse modelo é uma equação linear, isto é, uma regressão linear nos parâmetros (os parâmetros são elevados à primeira potencia). A seguir modelo de uma regressão múltipla amostral (1), pois existe mais de duas variáveis explicativas e é amostral, pois não se refere a população total e sim apenas uma amostra da população, usar-se ^ para identificar que é uma função amostral. (1) Yˆi  ˆ0 ˆ1Xi ˆ2Xi ˆ3Xi ˆ4Xi ˆ5Xi  ûi Substituindo pelas as variáveis do nosso estudo temos: ^ ^ ^ ^ ^ ^ (2) FECUND   0  1 PROF   2 ENFER   3 ANALF   4 ESTUDO   5 RENDA  ûi
  5. 5. Onde y é a variável dependente, no referente estudo é FECUND, os x são as variáveis explicativas que são os professores do fundamental residentes com curso superior,enfermeiros residentes com curso superior,analfabetismo ,anos de estudo e a renda per capita o termo ûi são os fatores omitidos da regressão. 5 3.1.1 PROCEDIMENTOS ECONOMÉTRICOS Para verificar a significância estatística de cada variável em termos da variável dependente serão realizados testes de hipótese, no qual usaremos o test t e o p-valor, mas antes disso precisamos saber o grau de liberdade e o valor critico do teste. O grau de liberdade se da pela a diferença da amostra e do numero de variáveis analisadas e o valor critico será dado por um valor tabelado da Tabela da Distribuição t-Student no anexo1. Para um entendimento mas perceptível usaremos a figura 1, para mostrar a rejeição ou não da hipótese nula (hipótese feita), em geral ela é testada conta a hipótese alternativa ,também conhecida como hipótese mantida ,neste caso quando o  =0 não aceita a hipótese nula (RA) e quando  ≠ 0 rejeita-se a hipótese nula (RC). Figura 1: Aceitação e rejeição da hipótese nula O Test t é um procedimento em que os resultados amostrais são usados para verificar a veracidade ou a falsidade de uma hipótese nula, ou seja, determina se os parâmetros da amostra são significativamente diferentes dos parâmetros hipotéticos da população, sendo desconhecido o desvio-padrão e P-valor é definido como o menor nível de significância ao qual a hipótese nula pode ser rejeitada. Para indicar o percentual das variações de Y que são explicadas pelas as variáveis X, usar-se o coeficiente de determinação R2, que representa uma medida de intensidade da relação entre as duas variáveis e para ter uma medida de variabilidade da distribuição condicional de Y para os valores fixos de X usar- se o erro-padrão.
  6. 6. 6 4 RESULTADOS A partir deste tópico faremos analises e discussão dos resultados. Na tabela 2 é apresentado os resultados extraídos do Gretl. Tabela 2: Descrição Econometria das Variáveis Variáveis Coeficiente Erro Padrão Razão-t p-valor R2 const 4,68436 0,068171 68,715 0,00001 0,414373 PROF -0,0053677 0,000709 -7,5676 0,00001 ENFER -0,0006528 0,000549 -1,189 0,23449 ANALF -0,0135743 0,001362 -9,9657 0,00001 ESTUDO -0,103401 0,017028 -6,0725 0,00001 RENDA -0,0014315 0,000174 -8,2127 0,00001 Fonte: Elaboração própria através dos dados do Gretl Com base na tabela 2 é verificado que o coeficiente de determinação é 0,41 , ou seja , 41% das variações taxa de fecundidade são explicados pelas as variáveis descritas e conforme o grau de liberdade que é de 5587 e o valor crítico para esse grau que é 2,33, apenas enfermeiros residentes com o nível superior não tem nenhum efeito estatisticamente significativo de determinar a taxa de fecundidade,pois não rejeita a hipótese nula, onde a sua razão t está em -1,18, que acaba ficando na região da não rejeição da hipótese nula, diferente de anos estudo que tem uma razão t de -6,07, renda per capita com -8,21, analfabetismo tendo -9,96 e professores com nível superior com -7,56 em que todas as razoes t dessas variáveis estão na região da rejeição da hipótese nula e portanto tem importância estatística de determinar a taxa de fecundidade, podemos notar isso na Figura 2. Essa analise descrita se refere a analise estatística. Figura 2. Aceitação e rejeição da hipótese nula com dados. Não rejeita a hipótese nula Rejeita a hipótese nula -9,96 -8,21 -7,56 -6,07 -2,33 -1,18 2,33 Rejeita a hipótese nula
  7. 7. A partir de agora será feita uma analise econômica de cada variável em relação à taxa de fecundidade do Brasil. Começando com a variável PROF, um aumento de uma quantidade de professores com o nível com nível superior diminui a taxa de fecundidade em 0,005.Em relação aos ESTUDOS, um aumento de uma quantidade de anos de estudos diminuiu a taxa de fecundidade em 0,10 e na RENDA, um aumento de uma unidade na renda per capita diminuiu a taxa de fecundidade em 0,001 e por fim em ANALF, um aumento de uma quantidade de analfabetos diminuiu a taxa de fecundidade em 0,01.De acordo com a teoria econômica apenas analfabetismo se encontrar contra a teoria, pois o estudo mostrou que existe uma relação inversa com a taxa de fecundidade, e na teoria econômica é uma relação direta, quanto maior o analfabetismo maior a taxa de fecundidade. 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS. A Taxa de fecundidade no Brasil tem varias variáveis que a pode afeta-lá, mas o foco do trabalho foi baseado em apenas cinco, das quais apenas uma variável têm significância estatística, que é o caso de enfermeiros com nível superior e apenas analfabetismo foi contra a teoria econômica , ou seja, foi contra-intuitivo, pois de acordo com estudos já realizados, as mulheres com nível de educação mais baixo acabam tendo um numero maior de filhos.Esse resultado pode ter sido contra-intuitivo por ter faltado uma análise por região.
  8. 8. 8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS. BERQUÓ;CAVENAGH. Elza; Suzana. Fecundidade em declínio. Novos estudos. - CEBRAP ;nº.74 São Paulo Mar. 2006. Disponível em: < http://dx.doi.org/10.1590/S0101- 33002006000100001 > GUJARATI, Damodar. Econometria Básica. Rio de Janeiro :Elsevier, 2006 GUPTA, Neeru. Tendências e Determinantes da Fecundidade entre Adolescentes no Nordeste do Brasil. Perspectivas Internacionais de Planejamento Familiar, número especial de 2001, 24–29 & 4. Disponível em: < http://www.guttmacher.org/pubs/journals/2702401p.pdf>. YAZAKI, L.M. Análise da fecundidade no Estado de São Paulo. São Paulo em Perspectiva, São Paulo, Fundação Seade, v. 22, n. 1, p. 48-65, jan./jun. 2008. Disponível em: <http://www.seade.gov.br>; <http://www.scielo.br>
  9. 9. 9 ANEXO 1 Tabela da Distribuição t-Student

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