Uma Análise Espacial Exploratória dos Fluxos Populacionais Brasileiros nos Períodos e

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1 Uma Análise Espacial Exploratória dos Fluxos Populacionais Brasileiros nos Períodos e José Irineu Rangel Rigotti 1 Idamila Renata Pires Vasconcellos 2 1. Introdução Os resultados dos censos demográficos brasileiros têm permitido um conhecimento detalhado das características dos migrantes, do papel que a migração exerce no crescimento populacional de localidades em várias escalas geográficas, bem como das áreas de origem e destino dos fluxos. No entanto, algumas técnicas de análise espacial ainda podem ser exploradas para complementar o estudo da distribuição espacial dos fluxos de população. Em um país com as extensões territoriais do Brasil, torna-se fundamental a visualização clara dos clusters de atração e repulsão populacionais, bem como dos fluxos de população. A identificação de padrões espaciais e testes de algumas hipóteses para a explicação da distribuição da população brasileira é o objetivo principal deste artigo. Em uma primeira análise exploratória, procurar-se-á identificar as principais áreas de atração e repulsão demográficas nos níveis municipal e regional. A hipótese subjacente é a de que as regiões metropolitanas continuam sendo as principais definidoras do processo migratório, até porque são áreas que apresentam uma grande base populacional. O papel das metrópoles na (re)distribuição espacial da população tem sido objeto de estudo de vários demógrafos, como Cunha (1994), Matos (1995), e Rigotti e Vasconcellos (2003), para citarmos apenas alguns exemplos. Uma análise preliminar do crescimento demográfico no período revelou que uma categoria particular de municípios aquela com população entre 500 mil e 1 milhão de habitantes apresentou um incremento demográfico muito acima da média brasileira (Rigotti e Abreu, 2003). A partir do mapeamento destes resultados constatou-se que a recente desconcentração demográfica do país é relativa, uma vez 1 Professor do Programa de Pós-graduação em Tratamento da Informação Espacial da PUC-Minas. 2 Mestre em Geografia pelo Programa de Pós-graduação em Tratamento da Informação Espacial da PUC-Minas. 1

2 que boa parte das localidades desta categoria de municípios está no centro-sul do Brasil, compondo, muitas vezes, as próprias regiões metropolitanas. No entanto, uma hipótese complementar é a de que a geografia da população brasileira é marcada por diferentes padrões espaciais: regiões metropolitanas mais antigas continuam funcionando como receptoras de migrantes, embora com perdas populacionais em seus núcleos (a capital) em favor do entorno. Por outro lado, pólos regionais mais recentes e dinâmicos, provavelmente atrairão população das áreas circunvizinhas aliás, parte destes pólos está na categoria de municípios entre 500 mil e 1 milhão de habitantes. Está implícito um fenômeno demográfico conhecido, isto é, as pessoas tendem a migrar para as áreas mais próximas, pelo menos em uma primeira etapa. Se a análise espacial em nível municipal permitirá uma localização bem detalhada das principais áreas de atração e repulsão, por outro lado, provavelmente não revelará muito sobre as regiões que mais se destacam, sob o ponto de vista da redistribuição espacial da população, pois quanto mais desagregadas as unidades geográficas menos visíveis se tornam as grandes tendências. Por isso, a escala regional também será enfocada, a fim de se identificar quais são as regiões onde se concentram as principais áreas de atração e repulsão de população no território nacional. Ainda que seja uma etapa fundamental para o entendimento da distribuição espacial da população, a identificação dos clusters de saldos migratórios não revela a estrutura espacial dos fluxos. Assim, um último objetivo deste artigo é delimitar o padrão espacial dos fluxos populacionais brasileiros, em uma escala geográfica apropriada para o realce das especificidades regionais, sem se perder em um nível tão desagregado como os municípios. Na próxima seção, descreve-se as informações censitárias que serão utilizadas e os procedimentos metodológicos para o alcance dos objetivos. Através da aplicação de um índice de autocorrelação espacial pretende-se identificar os clusters de atração e repulsão populacionais, no nível de municípios e mesorregiões do IBGE; posteriormente, comenta-se como a aplicação da análise fatorial permitirá a redução e identificação dos principais fluxos de origem e destino entre as 137 mesorregiões do 2

3 país, entre os períodos e Os resultados são analisados nas seções seguintes. 2. Metodologia A seguir, descreve-se a metodologia que deverá ser utilizada para a análise espacial dos fluxos populacionais. Dada a complexidade em se trabalhar com escalas e unidades geográficas diferentes, dividiu-se a descrição em três etapas distintas, mas complementares. A primeira descreve brevemente (uma vez que há uma literatura ampla e detalhada a respeito) as formas de tratamento dos dados de migração que serão empregadas. A subseção seguinte aborda como serão elaborados os clusters de atração e repulsão populacional do país (nível municipal e regional). Posteriormente, descreve-se a metodologia que será utilizada para a análise dos fluxos migratórios entre mesorregiões do país uma aplicação da análise fatorial. 2.1 Fonte de dados e tratamento da informação sobre fluxos populacionais A principal fonte de informações será os microdados das amostras dos censos demográficos de 1991 e Carvalho e Machado (1992), Ribeiro e Carvalho (1998), Carvalho e Rigotti (1998), para citar alguns exemplos, têm procurado demonstrar a riqueza analítica dos censos brasileiros para o tratamento das migrações, sugerindo algumas formas de mensuração e análise deste fenômeno. A disponibilidade das informações de data fixa 3 por municípios, nos censos demográficos de 1991 e 2000, oferece a possibilidade de se averiguar o papel das migrações sobre o crescimento demográfico municipal (saldos migratórios líquidos e taxas líquidas de migração), identificar as áreas de atração e repulsão de população, assim como mensurar a intensidade das trocas migratórias dentro do país. 3 O termo data fixa refere-se ao município de residência cinco anos antes da data do recenseamento. Trata-se, portanto, de técnica de mensuração direta das migrações. Vale lembrar que este conceito se difere daquele expresso pelo termo última etapa, que se refere ao cruzamento das variáveis tempo de residência no município e último município de residência, que não será utilizadas neste trabalho (Ver Carvalho e Rigotti, 1998). 3

4 Neste trabalho, foram calculados os saldos migratórios para todos os municípios e mesorregiões brasileiros e também se organizou duas matrizes de origem e destino, por mesorregiões, referentes aos períodos e Análise Exploratória de Dados Espaciais Para a identificação de clusters de atração e repulsão, pretende-se verificar a existência de autocorrelação espacial entre os saldos migratórios dos municípios (ou mesorregiões) e seus vizinhos. O software GeoDa i, de autoria de Luc Anselin 4, permite a verificação da existência de correlação espacial entre as variáveis das unidades geográficas estudadas 5. O coeficiente univariado de autocorrelação espacial entre duas variáveis aleatórias z k e z l pode ser definido como 6 : m kl = z k W s z l (1), onde z k = [x k - x k ] / σ k e z l = [x l - x l ] / σ l são padronizadas, possuindo média zero e desvio padrão um, e W s é uma matriz espacial de pesos, também padronizada. Esta matriz define um conjunto de vizinhos para cada observação (com elementos diferentes de zero para os vizinhos, zero para os outros), adotando zero na diagonal principal, por convenção. Trata-se, assim, de uma matriz de contigüidade espacial. Este conceito de autocorrelação espacial mensura em que medida o valor de uma variável observada (saldo migratório, no caso) em uma dada unidade geográfica apresenta uma associação sistemática (não aleatória) com o valor da variável observada nas localidades vizinhas. Em outras palavras, será testada a existência de associação linear entre o saldo migratório no município i, (z i k) e o correspondente intervalo espacial (spatial lag) para a 4 Todas as informações, incluindo a disponibilidade do software para download, podem ser encontradas no sítio 5 Os procedimentos a seguir servem tanto aos propósitos da análise univariada (autocorrelação espacial dos saldos migratórios de uma unidade e de seus vizinhos, por exemplo), quanto bivariada (saldos de um município e renda média dos vizinhos, por exemplo). 6 Esta seção sintetiza conceitos extraídos do trabalho Visualizing Multivariate Spatial Correlation with Dynamically Linked Windows, de autoria de Luc Anselin, Ibnu Syabri e Oleg Smirnov. Este artigo, por sua vez, foi elaborado a partir de trabalho anterior, Anselin et al. (2002), e foi acessado em 23/09/2002 na página 4

5 mesma variável, [W zz ] i. 7 Neste caso, a padronização através das linhas da matriz de peso espacial permite uma interpretação do intervalo espacial como sendo uma média dos valores vizinhos. O produto cruzado pode também ser re-escalado dividindo-o pela soma dos quadrados da variável. Generalizando, a contrapartida multivariada da estatística de autocorrelação espacial, conhecida como índice de Moran pode ser expressa da seguinte forma: I kl = z k W zl / z k z k (2) I kl = z k W zl / n (3) Sendo n o número de observações e W a matriz espacial de pesos padronizados através das linhas (row-standardized). A soma de quadrados no denominador é constante e igual a n, independentemente de z k ou z l utilizados. A significância estatística pode ser testada através de permutações. Nestas, os valores para uma das variáveis são realocados aleatoriamente nas diversas localidades e a estatística é computada novamente. Neste trabalho, o nível de significância adotado foi de 5%. Há quatro tipos de associação espacial, dependendo da correspondência entre z k e o intervalo espacial para z l. Relativamente à média, com os valores padronizados, são possíveis duas classes de correlação espacial positiva clusters espaciais (altoalto, baixo-baixo) e duas classes de associação negativa outliers espaciais (altobaixo, baixo-alto). As contribuições individuais de cada observação podem ser estimadas através da equação (2), como já havia sido proposto por Anselin (1995) no seu desenvolvimento de um Indicador Local de Associação Espacial (LISA) a versão local foi denominada Local Moran. Sua generalização multivariada pode ser definida como: I i kl = z i k j Wij z j l (4), com as mesmas notações usadas anteriormente. Esta estatística fornece uma indicação do grau de associação linear (positiva ou negativa) entre o valor de uma variável em dada localidade i e a média de uma outra variável nas localidades vizinhas. 7 A notação indica que o spatial lag para a locação i é o i-ésimo elemento do vetor W zz. Para uma discussão detalhada, incluindo o caso multivariado, ver Anselin (1988). 5

6 2.3 A Análise Fatorial para o estudo da estrutura espacial dos fluxos populacionais Com a finalidade de se averiguar a existência de padrões espaciais nos fluxos de população, a análise fatorial será empregada. As aplicações pioneiras da análise fatorial para a identificação da estrutura espacial das migrações não são tão recentes. Por exemplo, Clayton (1977a, 1977b, 1982) a empregou para examinar a estrutura das migrações interestaduais e inter-regionais nos EUA, além do uso da análise fatorial de ordem superior 8 para a identificação de campos de migração hierarquicamente relacionados. Quando se trata de uma matriz de interação, há duas formas de organizar os dados. No primeiro caso, as colunas referem-se às características das entidades, que por sua vez são dispostas nas linhas (R-Mode). A transposta desta matriz seria um tratamento na forma Q-Mode. 9 A matriz origem-destino é um caso particular, no qual as colunas referem-se aos destinos e as linhas às origens (ou vice-versa). Cada lugar pode, então, apresentar dois papéis distintos no sistema migratório. Quando esta matriz é submetida à análise fatorial, as cargas identificam os destinos que têm origens comuns e os scores indicam as origens que são altamente relacionadas com aqueles destinos. Portanto, os fatores identificam um grupo de destinos, que recebem seus imigrantes de origens similares. Em um dado fator, os scores identificam a associação relativa das origens com o grupo de destinos previamente delimitados. Na forma Q-Mode, as cargas representam um grupo comum de origens e os scores indicam os destinos. As cargas e os scores que serão mapeados revelarão distintos padrões de relações funcionais. Contudo, decisões arbitrárias terão que ser tomadas a fim de se selecionar apenas as principais origens e destinos (a redução dos dados é, a propósito, um dos resultados característicos da análise fatorial). Várias regras de decisões foram gradativamente incorporadas pela literatura especializada, especialmente no campo da psicologia. Rummel (1970), por exemplo, sugere a utilização apenas das cargas maiores do que 0.5, e do maior score de cada fator. Um procedimento comum é 8 Higher order factor analysis, em inglês. 9 Ver Rummel (1970), capítulo 8, para uma descrição detalhada destas formas de tratamento dos dados em análise fatorial. 6

7 considerar apenas o grupo (ou fator) no qual uma dada variável apresenta a maior carga, como adotaremos neste artigo. 10 Neste caso, os grupos são mutuamente exclusivos. Considerando-se as 137 mesorregiões do país, a matriz de interação dos fluxos populacionais poderá ser altamente complexa, dificultando o delineamento satisfatório dos fatores, pois vários destinos (as variáveis, no caso) poderão apresentar uma correlação relativamente alta em mais de um dos fatores. Para superar este problema, o procedimento adotado foi recorrer à rotação oblíqua, para a melhor identificação de clusters de destinos com origens em comum (ou o contrário, clusters de origens com destinos comuns). Como Rummel (1970) expôs em um dos mais completos trabalhos de análise fatorial aplicado às ciências humanas, a rotação dos fatores iniciais maximiza o ajuste relativo a cada cluster de variáveis (no caso, destinos no procedimento R-Mode e origem no Q-Mode), quando a simples estrutura é empregada. Também é importante diferenciar rotação ortogonal de rotação oblíqua. Na primeira, os scores são linearmente independentes e não correlacionados; na segunda, os scores terão alguma correlação. Neste artigo, optou-se pela rotação oblíqua, apesar de apenas os fatores de primeira ordem serem apresentados. 3. O padrão espacial das principais áreas de atração e repulsão de população: os municípios nos períodos e Nesta seção, procura-se mostrar como evoluiu o padrão espacial das principais áreas de atração e repulsão populacional no Brasil, nos períodos e Duas escalas diferentes complementam a análise: a municipal e a regional (mesorregiões). Na primeira, verificou-se a existência de autocorrelação espacial dos saldos migratórios dos municípios do país. Como se trata de uma grande quantidade de casos (4.491 e nos anos de 1991 e 2000, respectivamente), não é de se surpreender que relativamente poucos deles se sobressaiam no amplo território brasileiro (Figuras 1 e 2). No entanto, o padrão espacial do primeiro período é muito nítido, pois se sobressai 10 Ver, por exemplo, os trabalhos de Cristhopher Clayton citados anteriormente. 7

8 uma área contígua que cobre desde o estado de Goiás (excluindo o Distrito Federal), o oeste e sudoeste de Minas Gerais, o interior de grande parte de São Paulo, e porções dos litorais do Paraná e Santa Catarina. Percebe-se que o interior desta área é caracterizado por clusters de municípios vizinhos com saldos migratórios positivos, envoltos por um cinturão de municípios que apresentaram saldos migratórios negativos (autocorrelação negativa). Sabendo-se que os fluxos populacionais tendem a se materializar entre áreas mais próximas, não seria surpresa se estes locais estivessem interagindo, tendo as áreas de saldos negativos como origens e as áreas de saldos positivos como destino. Será na próxima seção, contudo, que se explicitará como os fluxos se estruturam. Além destas áreas, também se destacam: um conjunto de municípios no oeste de Santa Catarina, formando um cluster de saldos negativos; alguns locais no estado de Mato Grosso como receptores de população; o estado de Roraima com saldos líquidos positivos em algumas localidades; uns poucos municípios isolados apresentando saldos migratórios negativos nos estados do Pará e Amazonas, no Norte; além de vários clusters de saldos líquidos negativos espalhados pelo interior do Nordeste. Portanto, observa-se, claramente, que o interior de São Paulo, perpassado por um eixo de sentido norte-sul, que se estende de Goiás, passando pelo oeste mineiro e alcançando o litoral sul do país, foi o principal cluster de atração populacional do Brasil. Secundariamente, algumas áreas do Mato Grosso, e o extremo norte da Amazônia, Roraima, despontaram como outra opção de destino. Quando se analisam os clusters da figura 2, referente ao período chama a atenção a grande dispersão, tanto das áreas de atração, quanto de repulsão. Sem dúvida, na segunda metade dos anos 90, o padrão espacial tornou-se muito mais fragmentado. Espalhados por todo o território nacional podem-se encontrar, inclusive, as quatro categorias de autocorrelação. No entanto, quase que invariavelmente, os aglomerados de municípios com saldos migratórios positivos significativamente acima da média ocorrem nas regiões metropolitanas ou envolvem capitais. 8

9 Figura 1 - Autocorrelação Espacial Saldos migratórios dos municípios do Brasil / Legenda Elaboração: José Irineu R. Rigotti Autocorrelação Espacial Não significativo Alto-Alto Baixo-Baixo Baixo-Alto Alto-Baixo Kilômetros 9

10 Figura 2 - Autocorrelação Espacial Saldos migratórios dos municípios do Brasil / Legenda Elaboração: José Irineu R. Rigotti Autocorrelação Espacial Não significativo Alto-Alto Baixo-Baixo Baixo-Alto Alto-Baixo Kilômetros 10

11 Em todo o litoral do país, encontram-se exemplos de metrópoles com o núcleo (capital) apresentando saldo migratório negativo e entorno com saldos positivos (autocorrelação negativa), como quase todo o Nordeste Fortaleza, Natal, Recife, Aracaju, Salvador; todas as capitais das regiões metropolitanas do Sudeste e mais os municípios de Niterói, Santos, Jundiaí e Campinas; além de Curitiba e Porto Alegre, no Sul Florianópolis é o único exemplo de capital com saldo positivo e entorno também com saldo positivo (autocorrelação positiva). O Centro-Oeste, por sua vez, caracteriza-se por clusters de autocorrelação positiva envolvendo o Distrito Federal e adjacências, bem como o entorno de Campo Grande (apesar desta não ser significativa do ponto de vista estatístico); mas também se encontram perdas nas capitais Cuiabá e Goiânia, com ganhos populacionais significativos em suas vizinhanças. Vale ressaltar também que há uma aglomeração de saldos líquidos negativos no extremo oeste do país, em Cáceres e Poconé, ao mesmo tempo em que se verifica um importante cluster de saldos positivos envolvendo os municípios de Lucas do Rio Verde, Sorriso, Vera e Cláudia, provavelmente refletindo o poder de atração do agronegócio. No Norte do país, também se encontra uma variedade de padrões espaciais. Manaus, Boa Vista e Macapá são envoltas por clusters de saldos tanto positivos quanto negativos (todas estas capitais apresentam saldos positivos, ainda que as duas primeiras não sejam estatisticamente significativas); Belém, por sua vez, apresenta saldo negativo, circundada por Ananindeua, com saldo positivo. Além destas evidências, por todo o interior do país se observam aglomerados de saldos negativos especialmente no Nordeste, além de muitas áreas com autocorrelação negativa. 4. O padrão espacial das principais áreas de atração e expulsão de população: as mesorregiões nos períodos e Se por um lado, a análise no nível de municípios permite uma visão detalhada do padrão espacial das áreas de atração e repulsão populacionais, por outro, devido à 11

12 maior intensidade dos fluxos entre áreas mais próximas, evidentemente, a visualização das migrações entre locais mais distantes fica prejudicada. Por isso, os mapas da figura 3 verificam a existência de autocorrelação espacial, desta feita, no nível de mesorregiões. No período , observa-se que os clusters de migração se localizam em uma ampla faixa de sentido nordeste-sudoeste, na porção leste do território brasileiro. Esta extensa área é divida ao meio na parte central de Minas Gerais. Ao norte, destacam-se os clusters de saldos migratórios negativos da região Nordeste e do norte de Minas; ao sul, nota-se uma região de saldos positivos, nas circunvizinhanças da Região Metropolitana de São Paulo, chegando até o sul-sudoeste de Minas Gerais. Estas foram as principais áreas de repulsão e atração populacional na segunda metade dos anos 80 e início dos 90. Percebem-se também mais dois clusters de perdas líquidas de população: um deles engloba as porções leste do Paraná e Santa Catarina, e o outro fica no extremo sul do Rio Grande do Sul. Portanto, até o início dos anos 90 havia locais que se apareciam como áreas de repulsão populacional no Sul do país. Em suma, chama a atenção o fato de que uma única área contígua se destacava como grande região de atração populacional, isto é, um conjunto de mesorregiões que circundavam a Região Metropolitana de São Paulo. Na segunda metade dos anos 90, verifica-se praticamente a expansão do padrão anterior, com a inclusão de novos clusters. O Distrito Federal e o sul do estado de Goiás, se sobressaem como importante aglomeração de saldos migratórios positivos. Além disso, ocorrem alguns focos de autocorrelação espacial negativa, como por exemplo, duas mesorregiões no estado de São Paulo. As duas regiões vizinhas às perdas populacionais da região metropolitana apresentaram ganhos líquidos de população. 12

13 Figura 3 Autocorrelação Espacial Saldos migratórios das mesorregiões do Brasil 1986/1991 Autocorrelação Espacial Saldos migratórios das mesorregiões do Brasil 1995/ Legenda Legenda Autocorrelação Espacial Autocorrelação Espacial Não significativo Não significativo Alto-Alto Alto-Alto Baixo-Baixo Baixo-Baixo Baixo-Alto Elaboração: José Irineu R. Rigotti Baixo-Alto Elaboração: José Irineu R. Rigotti Alto-Baixo 750 Kilômetros Kilômetros Alto-Baixo

14 Aparentemente, o fenômeno da repulsão populacional extrapolou bastante os limites territoriais da Região Metropolitana de São Paulo. Portanto, a hipótese de que haveria autocorrelação negativa nas metrópoles mais antigas, com perdas do núcleo em favor da periferia, se corrobora até mesmo no nível de mesorregião, no caso de São Paulo. Em relação aos antigos aglomerados de perdas líquidas de população, a faixa leste, incorporando os estados do Paraná e Santa Catarina, não mais se apresentou como área de repulsão, um indicativo de uma renovada força de absorção de população na região Sul do país. 5. O padrão espacial dos fluxos de população: as mesorregiões nos períodos e Apesar da grande vantagem de mostrar, sinteticamente, as principais áreas de atração e repulsão do país, inclusive identificando como os saldos migratórios positivos e negativos estatisticamente significativos se distribuem nas vizinhanças das unidades geográficas enfocadas, uma das limitações da análise de autocorrelação espacial é que ainda não se sabe de onde vieram os migrantes. Apesar da maior probabilidade dos fluxos ocorrerem entre áreas mais próximas, também é possível que haja fluxos de origens distantes, menos evidentes, mais de acordo com a configuração de uma rede migratória do que com uma regionalização, que exigiria contigüidade territorial. É por isso que a análise fatorial foi aplicada, a fim de não se tomar como pressuposto (os fluxos se dão entre áreas próximas), uma hipótese que pode ser testada. No mapa da figura 4, percebe-se que os fluxos migratórios entre as mesorregiões do país, durante o período , tiveram, como destinos preferenciais, as regiões que contêm metrópoles ou capitais. A Região Metropolitana de São Paulo é aquela que alcança as maiores distâncias, destacando-se como grande centro de atração para uma população procedente, em grande parte, do Nordeste. Portanto, as duas principais áreas de atração e 14

15 Figura 4 15

16 repulsão do país, claramente identificadas na seção anterior, mantêm estreitos laços entre si, estruturando interações que chegam a superar até mesmo alguns milhares de quilômetros. Outros fluxos ainda podem ser observados no estado de São Paulo. A mesorregião da metrópole atrai população das áreas limítrofes ao sul e ao norte; a macrorregião metropolitana (contígua à metropolitana) recebe migrantes de seu entorno imediato, mas é a mesorregião de Campinas que recebe imigrantes de quase todo o oeste paulista, além do Sudoeste/Sul de Minas. Excluindo estes fluxos de grande distância, com origem no Nordeste e destino em São Paulo, quase todos os outros incluem mesorregiões que envolvem capitais de praticamente todo o país. Neste caso, o pressuposto de que os migrantes escolhem as regiões mais próximas como destino é bastante realista. Além disso, poucas exceções não englobam uma capital. Duas mesorregiões contíguas, o Norte do Mato Grosso (onde apareceram clusters de municípios com saldos migratórios positivos, como o de Sorriso e Alta Floresta), e o Sudeste Paraense, ultrapassavam as regiões de suas respectivas capitais como maior pólo de atração de seus estados. No período , a importância, como destino, das regiões contendo as capitais e as metrópoles continuou prevalecendo na grande maioria dos fluxos populacionais em cada período, nada menos do que 23 dos principais destinos (de um total de 29 e 28 para o primeiro e o segundo período, respectivamente) eram compostos por tais regiões. Apesar do Sudeste Paraense continuar sendo um dos poucos principais destinos que não continha a capital do estado, o Norte do Mato Grosso cedeu este posto para o Centro-Sul Mato-Grossense, onde se localiza Cuiabá. É importante lembrar, contudo, que parte das mesorregiões que abrigam metrópoles e capitais do país apresentaram saldos migratórios negativos. Este é o caso das regiões metropolitanas do Rio de Janeiro e, principalmente, de São Paulo, cuja perda líquida foi de quase 200 mil migrantes. Os mapas da figura 4 não deixam dúvidas de que as áreas metropolitanas e mesorregiões que contêm as capitais de estado são também as principais áreas 16

17 de origem, espalhando os migrantes para os mesmos locais que para elas enviam migrantes. Por isso, a maior parte dos fluxos migratórios do país é explicada por estes grandes centros urbanos, quer seja como áreas de destino, quer seja como áreas de origem. Se considerarmos que, como salientado anteriormente, os municípios com população entre 500 mil e 1 milhão de habitantes foram aqueles que mais cresceram no período 1991 a 2000, fica evidente, pelo que se mostrou até aqui, que os centros de um segundo nível de tamanho demográfico, nas proximidades das grandes metrópoles e capitais brasileiras são aqueles que, predominantemente, recebem os migrantes procedentes destas áreas populosas. A importante exceção fica por conta das trocas populacionais entre a Região Metropolitana de São Paulo e o Nordeste. 5. Considerações finais Um dos objetivos deste artigo foi mostrar o quanto uma análise fundamentada na verificação da existência de autocorrelação espacial pode esclarecer sobre as áreas de atração e repulsão populacional do país, tanto no nível de municípios quanto no nível de regiões. No entanto, esta análise por si só não mostra objetivamente quais são, e como se estruturam espacialmente, as redes de migração do país. Esta etapa foi realizada através da análise fatorial. Em relação a estes aspectos técnico-metodológicos, deve-se ressaltar que ainda há um caminho para novos avanços, especialmente no tocante às redes de migração. A análise fatorial aqui empregada pode ser estendida, incorporando ordens superiores de generalização dos fluxos. Isto é possível através de uma nova aplicação da análise fatorial aos próprios grupos de fatores previamente identificados (que passam a ser tratados como variáveis), e realizando novamente uma rotação oblíqua, caso ainda exista correlação entre os grupos de fatores. Uma vez realizada esta rotação, seria possível simplificar ainda mais a diversidade dos campos de migração, buscando a identificação de grupos de destinos (ou origens) mais abrangentes. 17

18 Pôde-se mostrar, neste trabalho, que em uma análise tão detalhada como todos os municípios do país, sobressaem-se os fluxos entre localidades próximas, com destaque para o fenômeno do transbordamento a partir dos grandes centros urbanos, sem dúvida consolidado no final da década passada. O nível mesorregional revela que os clusters de atração e repulsão populacional do Brasil são bastante evidentes, isto é, o interior de São Paulo e a região Nordeste, respectivamente. A partir da segunda metade dos anos 90, o Distrito Federal e o sul de Goiás, também despontam como importantes áreas de atração demográfica. A análise espacial dos fluxos foi fundamental, na medida em que permitiu verificar se havia intercâmbio entre os clusters identificados. De fato, os principais clusters de atração e repulsão mantêm estreitos laços entre si, superando a barreira da distância. Chama a atenção o extraordinário destaque que as migrações de e para as mesorregiões que contém uma metrópole ou capital populosa adquirem na configuração dos fluxos do país. Tendo em vista os resultados encontrados, uma abordagem que ainda precisaria ser incorporada é o tema da migração de retorno. Ribeiro (1997) e Carvalho et al (1998) mostraram o papel da migração de retorno em regiões deprimidas do Nordeste e de Minas Gerais. As correntes e contracorrentes das migrações identificadas sugerem que os fluxos de retornados, muito provavelmente, estão implícitos na estrutura espacial dos fluxos. Apesar da grande importância dos municípios de porte médio sobre o crescimento demográfico, o entendimento da distribuição espacial da população brasileira, passa, necessariamente, pelas interações entre estes pólos regionais e os grandes aglomerados urbanos. Assim, as irradiações a partir desses grandes centros estruturam e dão forma àquilo que se poderia chamar de desconcentração geográfica relativa da população brasileira. 18

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