Publication: Abordagem hierárquico-espacial dos fatores que afetam a participação no mercado de trabalho brasileiro
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Speaker / Moderator / Discussant
Abstract
Uma das características mais flagrantes do desemprego é a irregularidade da sua incidência, tanto socialmente quanto espacialmente. Nos últimos anos, pesquisadores e formuladores de política têm demonstrado um crescente interesse no estudo e na interpretação de processos socioeconômicos no nível regional. Neste contexto, estudos a respeito das chances de participação no mercado de trabalho em nível regional ganham uma relevância adicional. Assim, este estudo tem por objetivo analisar como as características individuais e do município no qual os indivíduos estão inseridos influenciam a probabilidade de estarem empregados. Para tanto, é utilizado um modelo logit multinível, com dois níveis hierárquicos, um individual e um municipal. Adicionalmente a esta abordagem, aplica-se um modelo hierárquico-espacial, de modo a se contemplar o problema da autocorrelação espacial. Os principais resultados indicam que, no Brasil, têm maior probabilidade de estarem empregados os homens, brancos ou amarelos, com ensino superior completo e que possuem cônjuge/companheira. Além disso, nota-se uma forte relação entre os indicadores municipais de renda e saúde – bem como essas variáveis defasadas espacialmente – e as chances de participação no mercado de trabalho.
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One of the most significant features of unemployment is the irregularity of their impact, both socially and spatially. In recent years, researchers and policy makers have shown an increasing interest in the study and interpretation of socio-economic processes at regional level. In this context, studies about the chances of participation in the labor market gain some additional relevance. Thus, this study aims to examine how individual and environmental characteristics influence the probability of employment. Therefore, we employed a logit multilevel model with two hierarchical levels: individual and municipal. Additionally to this approach, we use a spatial hierarchical model in order to handle the problem of spatial autocorrelation. The main results indicate that in Brazil, white men with higher education, and who have a spouse/partner, are more likely to be employed. In addition, there is a strong relationship between income and health indicators – as well as these spatially lagged variables – and the chances of participation in the labor market.
