DEMOGRAFIA. Assim, no processo de planeamento é muito importante conhecer a POPULAÇÃO porque:

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1 DEMOGRAFIA Fone: Ferreira, J. Anunes Demografia, CESUR, Lisboa Inrodução A imporância da demografia no planeameno regional e urbano O processo de planeameno em como fim úlimo fomenar uma organização das sociedades de forma a saisfazer as necessidades e aspirações das populações envolvidas, endo na grande maioria dos casos que lidar com fores resrições económicas. O dimensionameno dos serviços, equipamenos e infraesruuras para saisfazer essas necessidades e aspirações em de passar forçosamene pela avaliação do número de habianes a servir. Esse dimensionameno não se refere apenas à população exisene à daa da elaboração do plano mas ambém ao seu horizone de projeco, iso é, a população a servir deverá ser avaliada, por um modelo devidamene esado e calibrado, de forma a ser possível er uma esimaiva, com o grau de rigor necessário para o fim em visa, da população no horizone emporal em causa. A esraificação da população quer por idades, sexos, caegorias sociais, ec. esá ambém relacionado com as suas aspirações. A caracerização desa esraificação é, nauralmene, valiosa para a caracerização dos ipos de serviços a criar, para dar resposa a aspirações dessas populações. Assim, no processo de planeameno é muio imporane conhecer a OULAÇÃO porque: Quanidade Variação emporal ara quanas pessoas dimensionar? (Ex. serviços, equipamenos, infra-esruuras) Esudo dos mecanismos de: Reprodução Migração More Qualidade Composição ara que ipo de pessoas dimensionar? (Ex. Tipo de equipamenos) Esudo da esraificação Idades Sexo Escolaridade Ocupação laboral Níveis salariais. Localização Disribuição espacial Onde localizar? Esudo da dispersão Densidades. 1. Variação emporal da população Saldo fisiológico ou crescimeno naural SF = N O N - Número de nascimenos na unidade de empo considerada; O - Número de óbios na unidade de empo considerada.

2 Saldo migraório SM = I E I - Número de imigranes na unidade de empo considerada ( enrada ); E - Número de emigranes na unidade de empo considerada ( saída ). Taxa de naalidade n = N / 0 N - Número de nascimenos na unidade de empo considerada; Taxa de moralidade δ = O / 0 O - Número de óbios na unidade de empo considerada; Taxa de saldo fisiológico ou de crescimeno naural TSF= SF / 0 SF - Saldo fisiológico na unidade de empo considerada; TSF = SF / 0 TSF = (N O) / 0 TSF = N / 0 O / 0 TSF= n - δ Taxa de migração Tm = SM / 0 SM - Saldo migraório na unidade de empo considerada; Taxa de crescimeno c = / 0 Variação da população na unidade de empo considerada ( 1 0 ); 2. Composição c = / 0 c = ( 1 0 ) / 0 c = [( 0 + N O + I E) 0 ] / 0 c = (N O + I E) / 0 c = n - δ + Tm c = TSF + Tm A esraificação da população por idades, sexos, ocupação laboral, nível de insrução, rendimenos, ec. é essencial para a definição dos equipamenos e serviços a criar. A forma mais usual de quanificação e represenação gráfica da esraificação por idades e sexos é a irâmide eária: gráficos de referencial caresiano em que o eixo das ordenadas represena as idades e o das abcissas a população dividida em população masculina (pare negaiva do eixo) e feminina (pare posiiva do eixo). A variável idade não é conínua. Normalmene a sua discreização é feia à cusa de classes ou escalões eários (cohors) de dimensão consane, usualmene de 5 anos. No enano, o esudo de deerminadas realidades jusifica a esraificação eária da população nouros escalões, por exemplo: 3ª idade 65 anos op. Aciva anos Jovens 0 19 anos

3 INDICADORES DEMOGRÁFICOS S/ ESTIMATIVAS DA OULAÇÃO Relação de masculinidade Índice de envelhecimeno no opo na base Relação de dependência H M op. 65 op op. 65 op. oal op op. oal op op. 65 op Relação de dependência dos idosos op. 65 op Relação de dependência dos jovens op op Relação de ferilidade Relação de acividade op. Fem op. Fem. oal op op. oal 3. Disribuição espacial da população O indicador mais uilizado para a caracerização da localização da população é a densidade populacional medida normalmene em hab/ha. A represenação gráfica desas densidades é feia à base de carogramas Densidade opulacional por Freguesia Lisboa

4 4. Méodos de projecção populacionais Os méodos de projecção, em geral, podem ser classificados em dois grandes grupos: causais e não causais. Os méodos não causais podem ser caracerizados por uilizarem unicamene a variável empo como explicaiva das variações a prever. Iso é, por análise de uma série cronológica de valores enam averiguar da possibilidade de relacionar a variável empo com a variável a esudar aravés de uma expressão maemáica. or consequência eses modelos assumem como hipóese de base que a endência de variação emporal da população se maném consane e igual à que foi averiguada aé ao momeno da elaboração do modelo. Os méodos causais fazem inerferir no modelo variáveis que, além de esaisicamene poderem ser assumíveis como causais (ou seja, dependenes esaisicamene), são reconhecíveis como al em análises lógicas do fenómeno. Ou seja, procuram relacionar a variável sobre a qual se quer fazer projecções com ouras variáveis que possam ser explicaivas do seu comporameno. Cada um deses grupos de méodos pode ser ainda subdivididos em globais e esraificados: Causais (incluem vários parâmeros) Globais Esraificados Não causais (empo é a única variável considerada) Globais Esraificados Os Méodos Globais são aqueles que omam a população como um odo e fazem a sua projecção como al; os Méodos Esraificados analisam a população esraificada e fazem a projecção dos esraos. Méodos não causais Como já foi referido, eses modelos assumem como hipóese de base que a endência de variação emporal da população se maném consane e igual à que se verificou aé ao momeno de elaboração do modelo. Méodos não causais globais a) Linear (aumeno da população consane) b) Exponencial (axa de crescimeno consane) c) Logísico Méodos não causais esraificados a) Modelo de Cohor-Survival (mariz de sobrevivência) aplicado à esraificação por idades b) Modelo de Cohor-Survival (mariz de sobrevivência) aplicado à esraificação por idades e por sexo c) Méodo das razões 4.1 Méodos não causais globais Um passo muio imporane e fundamenal para a consrução do modelo consise na averiguação do ipo da função a adopar e do grau de dependência esaísica. 1º passo Diagrama de dispersão enre as duas variáveis

5 2º passo Ajusameno das observações a uma função = f ( θ, ) + ε população; f função escolhida com parâmeros θ; - empo; ε - resíduos 3º passo Deerminação dos parâmeros do modelo Méodo dos mínimos quadrados: min Σ ( Y Y*) 2 = min Σ ε 2 4º passo Avaliação da adequabilidade da função Quadrado do coeficiene de correlação enre as duas variáveis: ρ 2 MODELO LINEAR = a + b O crescimeno de população para o mesmo inervalo de empo é consane. Deerminação dos parâmeros do modelo Aplicação do Méodo dos Mínimos Quadrados: Min Σ ε 2 = Min Σ ( *) 2 = Min Σ [ i ( a* + b* i )] 2 A minimização de Σ ε 2 passa pela deerminação das derivadas parciais: ( Σ ε 2 / a* ) = 0 ( Σ ε 2 / b* ) = 0 A parir daqui obém-se um sisema a duas equações a duas incógnias o que permie definir os parâmeros da função. a* = µ p - b b* = Σ i [ ( i - µ ) ( i - µ p ) ] Σ i ( i - µ ) 2 MODELO EXONENCIAL = ab

6 A axa de crescimeno é consane. Deerminação dos parâmeros do modelo A aplicação do MMQ passa pela linearização da função aravés da aplicação de logarimos: Ln = Ln a + Ln b * = A + B A parir da expressão genérica conclui-se: ara =o 0 = a b 0 = a ara =1 1 = a b 1 = 0 b b = 1 / 0 b ( 0 / 0 ) = ( 1 / 0 ) ( 0 / 0 ) b = 1+ ( 1 0 / 0 ) b = 1 + c Generalizando: = 0 ( 1+ c ) Lei de Malhus MODELO LOGÍSTICO = K / (1 + e a + b ) K K = Lim população limie esimada com base nos parâmeros de ocupação Deerminação dos parâmeros do modelo A aplicação do MMQ passa pela linearização da função aravés da aplicação de logarimos: = K / (1 + e a + b ) (1 + e a + b ) = K / e a + b = (K / ) 1 a + b = Ln ( K / ) *