Estimativas de saldos migratórios e taxas líquidas de migração das unidades da federação e grandes regiões do Brasil, por sexo, idade e setores rural e urbano, 1960–1970 e 1970–1980
Estimates of net migration and net migration rates for Brazil’s states and regions by sex, age, and rural and urban residence, 1960–1970 and 1970–1980
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Carvalho, José Alberto Magno de, and Fernando Fernandes. 1996. Estimativas de saldos migratorios e taxas liquidas de migração das unidades da federação e grandes regiões do Brasil por sexo, idade e setores rural e urbano, 1960–1970 e 1970–1980. Belo Horizonte: Cedeplar, UFMG.
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Net migration by decade,
urban/rural residence, region, and age group. Brazil, both sexes.
José Alberto Magno de Carvalho
Fernando Fernandes
As estimativas ora apresentadas referem-se aos saldos migratórios e taxas líquidas de migração das Grande Regiões brasileiras e Unidades da Federação (UF), segundo situação do domicílio, por sexo e grupo etário, referentes aos períodos de 1960/1970 e 1970/1980. Os atuais estados do Mato Grosso do Sul e Mato Grosso estão englobados em Mato Grosso e Tocantins está incluído em Goiás.
Os saldos migratórios para as idades de 10 anos ou mais da população total de cada Unidade da Federação deveriam corresponder à soma daqueles das populações rural e urbana o que nem sempre acontece nas estimativas apresentadas. Como as diferenças são pequenas, decidiu-se por não fazer nenhum ajuste.
O saldo migratório ao final da década da população já nascida quando da realização do Censo anterior, isto é, aquela com 10 anos ou mais em 1970 e 1980, foi obtido através da técnica das relações intercensitárias de sobrevivência ajustadas ao nível de mortalidade da população em estudo (Carvalho, 1980). Para os níveis de mortalidade da população em estudo foram usadas tabelas de sobrevivência de (Carvalho, 1978) e (Carvalho & Pinheiro, 1986).
Os saldos migratórios relativos à população nascida no período intercensitário foram calculados conforme procedimento proposto por Lee et al. (1957).
- Para a população com idade entre 0 e 4 anos completos:
onde:
e
: saldos migratórios de homens (h) e mulheres (m) com idade entre 0 e 4 anos completos;
e
: relações, ao final da década, entre crianças (homens e mulheres respectivamente) com 0 a 4 anos de idade completos e mulheres de 15 a 44 anos de idade completos;
: saldo migratório de mulheres de 15 a 44 anos de idade;
- Para a população com idade entre 5 e 9 anos completos:
onde:
e
: saldos migratórios de homens (h) e mulheres (m) com idade entre 5 e 9 anos completos;
e
: relações, ao final da década, entre crianças (homens e mulheres respectivamente) com 5 a 9 anos de idade completos e mulheres de 20 a 49 anos de idade completos;
: saldo migratório de mulheres de 20 a 49 anos de idade.
Os saldos migratórios para os dois primeiros grupos quinqüenais seriam
explicados pelos efeitos diretos e indiretos da migração. Ainda segundo
a proposta de Lee et al. (1957), supôs-se que no grupo de 0 a 4 anos,
seria devido
aos efeitos diretos e
aos indiretos.
No grupo de 5 a 9 anos, os coeficientes de separação seriam,
respectivamente,
e
.
Em cada UF, os saldos migratórios foram estimados, de maneira independente, para as populações urbana, rural e total. Como já referido, usou-se em cada população a relação crianças/mulheres para se estimar os saldos migratórios, neles incluídos também os efeitos indiretos, nos dois primeiros grupos etários quinquenais. As relações crianças/mulheres observadas em uma determinada população dependem dos níveis de fecundidade e mortalidade infanto-juvenil, além da distribuição etária das mulheres em idade reprodutiva experimentados por cada população nos 10 anos anteriores à data do censo. A população rural de todas as UFs, assim como, de modo geral, a população total das UFs mais pobres tiveram saldo migratório negativo entre as mulheres em idade reprodutiva, o que levou também a estimativas de saldo migratório negativo para a população abaixo de 10 anos. O oposto se deu para as populações urbanas das UFs e totais de várias UFs, por terem saldos migratórios positivos na população feminina em idade reprodutiva.
Como as áreas rurais têm maior fecundidade que as urbanas, assim como, de modo geral, as UFs perdedoras líquidas de população vis-a-vis as ganhadoras líquidas, suas relações crianças/mulheres são, com raras exceções, maiores do que nas populações urbanas e nas UF receptoras líquidas. Conseqüentemente, espera-se que, dado o procedimento de estimação adotado, os saldos migratórios negativos entre as pessoas abaixo de 10 anos não sejam compensados pelos saldos positivos, mesmo em uma situação de população fechada no País como um todo. Isto explica porque nas Tabelas a serem apresentadas referentes ao Brasil como um todo, correspondentes à soma dos resultados das UFs, os valores absolutos dos saldos migratórios negativos abaixo de 10 anos da população rural sejam significativamente maiores do que os positivos da população urbana. A explicação é a mesma para o fato observado nas tabelas referentes à população total do Brasil: em 1960/1970, há saldo negativo abaixo de 10 anos, apesar do saldo levemente positivo entre as mulheres em idade reprodutiva; em 1970/1980, apesar dos saldos serem negativos para mulheres e crianças, nestas últimas são desproporcionais aos saldos femininos.
Na verdade, deve-se interpretar o saldo migratório negativo abaixo de 10 anos de idade como o número de pessoas que se teria a mais ao final da década, caso a população em questão tivesse permanecido fechada na década. Não necessariamente essas crianças estarão presentes nas populações receptoras, pois provavelmente parte delas não nasceu, como conseqüência do impacto da migração sobre a fecundidade das emigrantes.
Os saldos migratórios das Grandes Regiões foram obtidos a partir da soma dos saldos migratórios das suas respectivas UFs, e os do Brasil, analogamente, tomando-se a soma dos saldos migratórios das Grandes Regiões.
Já para a população total do Brasil, supondo-se que a metodologia adotada tenha minimizado os problemas oriundos de deficiência de cobertura censitária e que as tabelas de sobrevivência utilizadas correspondam exatamente à mortalidade ocorrida durante as décadas de 1960/1970 e 1970/1980, os saldos migratórios apresentados, referentes à população com 10 ou mais anos, podem ser interpretados como saldo migratório internacional.
A taxa líquida de migração foi obtida dividindo-se o saldo migratório pela população enumerada nos Censos de 1970 e 1980. Se positiva, deve ser interpretada como a proporção da população recenseada conseqüência dos fluxos migratórios. Se negativa, como a proporção que se teria a mais na ausência de fluxos migratórios.
Carvalho, José Alberto Magno de. (1978). Fecundidade e mortalidade no Brasil, 1960-1970. Cedeplar, UFMG.
Carvalho, José Alberto Magno de. (1980). Migrações internas: mensuração direta e indireta. Anais do II Encontro Nacional de Estudos Populacionais, 532–577. http://www.abep.org.br/publicacoes/index.php/anais/article/view/199
Carvalho, José Alberto Magno de, & Pinheiro, Sílvia de Menezes Gama. (1986). Fecundidade e mortalidade no Brasil, 1970-1980. Cedeplar, UFMG.
Lee, Everett S., Miller, Ann Ratner, Brainerd, Carol P., & Easterlin, Richard A. (1957). Population Redistribution and Economic Growth United States, 1870-1950: Methodological Considerations and Reference Tables (Simon Kuznets & Dorothy Swaine Thomas, Eds.; Vol. 1). The American Philosophical Society.
| Net migration by decade, urban/rural residence, and region. Brazil, both sexes. | ||||||||||||
| Decade | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1960-1970 | 1970-1980 | |||||||||||
| Urban / Rural Residence | Urban / Rural Residence | |||||||||||
| Urban | Rural | Total | Urban | Rural | Total | |||||||
| Region | ||||||||||||
| North | State | Acre | Net migration | Total | 11,307 | -31,058 | -18,176 | 42,202 | -59,458 | -13,383 | ||
| Amazonas | Net migration | Total | 64,523 | -142,929 | -71,356 | 232,612 | -235,684 | 16,072 | ||||
| Amapá | Net migration | Total | 8,397 | 1,843 | 10,290 | 10,245 | -8,482 | 2,001 | ||||
| Pará | Net migration | Total | 140,876 | -162,084 | -15,546 | 229,717 | 25,380 | 257,829 | ||||
| Rondônia | Net migration | Total | 13,182 | -4,194 | 8,922 | 120,364 | 155,654 | 275,699 | ||||
| Roraima | Net migration | Total | 27 | -1,100 | -1,002 | 19,277 | -3,744 | 15,776 | ||||
| #Total | Net migration | Total | 238,312 | -339,522 | -86,869 | 654,416 | -126,333 | 553,994 | ||||
| Northeast | State | Alagoas | Net migration | Total | 65,949 | -175,344 | -105,193 | 134,047 | -298,379 | -151,490 | ||
| Bahia | Net migration | Total | 295,366 | -942,173 | -620,258 | 452,742 | -1,097,987 | -765,245 | ||||
| Ceará | Net migration | Total | 288,087 | -439,541 | -126,233 | 475,553 | -915,248 | -392,044 | ||||
| Maranhão | Net migration | Total | 126,023 | -496,392 | -350,249 | 191,786 | -404,140 | -207,656 | ||||
| Paraíba | Net migration | Total | 76,924 | -347,074 | -259,859 | 163,814 | -468,686 | -283,629 | ||||
| Pernambuco | Net migration | Total | 359,777 | -633,495 | -248,788 | 204,701 | -713,706 | -483,007 | ||||
| Piauí | Net migration | Total | 117,959 | -197,296 | -73,056 | 149,705 | -344,227 | -182,160 | ||||
| Rio Grande do Norte | Net migration | Total | 147,642 | -146,588 | 9,870 | 162,364 | -265,161 | -90,109 | ||||
| Sergipe | Net migration | Total | 25,117 | -141,833 | -112,540 | 65,048 | -147,333 | -74,053 | ||||
| #Total | Net migration | Total | 1,502,843 | -3,519,737 | -1,886,306 | 1,999,760 | -4,654,867 | -2,629,394 | ||||
| Midwest | State | Distrito Federal | Net migration | Total | 334,960 | -46,941 | 292,445 | 392,551 | 5,704 | 398,936 | ||
| Goiás | Net migration | Total | 388,682 | -223,432 | 184,592 | 683,700 | -789,871 | -73,278 | ||||
| Mato Grosso | Net migration | Total | 186,364 | 93,540 | 284,144 | 569,108 | -291,911 | 290,576 | ||||
| #Total | Net migration | Total | 910,006 | -176,832 | 761,180 | 1,645,359 | -1,076,077 | 616,235 | ||||
| Southeast | State | Espírito Santo | Net migration | Total | 202,595 | -234,355 | -15,119 | 314,274 | -406,900 | -74,982 | ||
| Minas Gerais | Net migration | Total | 951,708 | -2,404,373 | -1,330,010 | 1,175,758 | -2,583,004 | -1,288,558 | ||||
| Rio de Janeiro | Net migration | Total | 1,370,716 | -708,349 | 725,816 | 871,786 | -430,395 | 465,088 | ||||
| São Paulo | Net migration | Total | 3,892,404 | -2,575,325 | 1,509,831 | 4,296,419 | -1,478,811 | 2,890,547 | ||||
| #Total | Net migration | Total | 6,417,423 | -5,922,403 | 890,517 | 6,658,237 | -4,899,111 | 1,992,096 | ||||
| South | State | Paraná | Net migration | Total | 671,824 | 85,115 | 792,361 | 1,132,261 | -2,440,122 | -1,222,683 | ||
| Rio Grande do Sul | Net migration | Total | 526,065 | -810,858 | -243,792 | 817,229 | -1,236,764 | -391,762 | ||||
| Santa Catarina | Net migration | Total | 300,714 | -350,830 | -28,631 | 507,262 | -614,229 | -87,539 | ||||
| #Total | Net migration | Total | 1,498,602 | -1,076,573 | 519,938 | 2,456,752 | -4,291,115 | -1,701,983 | ||||
| Brazil | State | Brazil | Net migration | Total | 10,567,187 | -11,035,067 | 198,461 | 13,414,523 | -15,047,503 | -1,169,053 | ||
| #Total | Net migration | Total | 10,567,187 | -11,035,067 | 198,461 | 13,414,523 | -15,047,503 | -1,169,053 | ||||
| Indirect net migration by decade, urban/rural residence, and region. Brazil, both sexes. | |||||||||||
| Decade | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1960-1970 | 1970-1980 | ||||||||||
| Urban / Rural Residence | Urban / Rural Residence | ||||||||||
| Urban | Rural | Total | Urban | Rural | Total | ||||||
| Region | |||||||||||
| North | State | Acre | Indirect net migration | 1,125 | -11,143 | -7,696 | 6,603 | -17,583 | -5,350 | ||
| Amazonas | Indirect net migration | 7,013 | -50,642 | -33,107 | 44,825 | -74,954 | -3,154 | ||||
| Amapá | Indirect net migration | 1,268 | 659 | 1,963 | 2,051 | -2,898 | -377 | ||||
| Pará | Indirect net migration | 14,710 | -55,588 | -32,972 | 27,250 | -6,946 | 25,809 | ||||
| Rondônia | Indirect net migration | 2,286 | -1,058 | 1,230 | 23,204 | 32,600 | 55,482 | ||||
| Roraima | Indirect net migration | -546 | -312 | -777 | 3,372 | -589 | 3,043 | ||||
| #Total | Indirect net migration | 25,857 | -118,085 | -71,360 | 107,305 | -70,370 | 75,453 | ||||
| Northeast | State | Alagoas | Indirect net migration | 2,817 | -60,309 | -47,951 | 12,423 | -95,649 | -63,880 | ||
| Bahia | Indirect net migration | 3,248 | -314,152 | -274,393 | 29,718 | -319,241 | -292,413 | ||||
| Ceará | Indirect net migration | 26,155 | -138,755 | -81,324 | 39,941 | -249,722 | -147,149 | ||||
| Maranhão | Indirect net migration | 1,035 | -128,533 | -89,664 | 7,113 | -126,051 | -111,113 | ||||
| Paraíba | Indirect net migration | -2,453 | -107,555 | -96,560 | 8,805 | -125,385 | -90,786 | ||||
| Pernambuco | Indirect net migration | 32,484 | -193,419 | -123,987 | 15,082 | -194,991 | -134,839 | ||||
| Piauí | Indirect net migration | 14,053 | -56,728 | -34,422 | 16,601 | -99,771 | -64,939 | ||||
| Rio Grande do Norte | Indirect net migration | 15,895 | -51,004 | -22,967 | 12,763 | -67,389 | -36,586 | ||||
| Sergipe | Indirect net migration | -1,121 | -45,045 | -39,830 | 8,564 | -47,186 | -26,584 | ||||
| #Total | Indirect net migration | 92,113 | -1,095,501 | -811,098 | 151,012 | -1,325,385 | -968,288 | ||||
| Midwest | State | Distrito Federal | Indirect net migration | 70,874 | -11,453 | 64,476 | 73,227 | 1,214 | 75,311 | ||
| Goiás | Indirect net migration | 52,121 | -62,550 | 14,851 | 88,557 | -170,408 | -29,629 | ||||
| Mato Grosso | Indirect net migration | 25,543 | 13,329 | 44,967 | 87,848 | -57,795 | 49,085 | ||||
| #Total | Indirect net migration | 148,538 | -60,673 | 124,294 | 249,631 | -226,988 | 94,767 | ||||
| Southeast | State | Espírito Santo | Indirect net migration | 26,755 | -63,057 | -16,669 | 41,245 | -82,554 | -18,497 | ||
| Minas Gerais | Indirect net migration | 77,308 | -624,015 | -394,530 | 121,162 | -568,399 | -289,649 | ||||
| Rio de Janeiro | Indirect net migration | 166,610 | -151,320 | 89,591 | 121,113 | -76,592 | 78,392 | ||||
| São Paulo | Indirect net migration | 495,137 | -510,372 | 206,658 | 646,479 | -246,548 | 499,015 | ||||
| #Total | Indirect net migration | 765,809 | -1,348,764 | -114,948 | 929,998 | -974,092 | 269,262 | ||||
| South | State | Paraná | Indirect net migration | 102,156 | 16,751 | 166,877 | 152,194 | -458,827 | -198,079 | ||
| Rio Grande do Sul | Indirect net migration | 61,232 | -149,247 | -43,244 | 101,552 | -195,281 | -60,312 | ||||
| Santa Catarina | Indirect net migration | 48,434 | -77,619 | -5,404 | 70,732 | -107,604 | -14,382 | ||||
| #Total | Indirect net migration | 211,822 | -210,115 | 118,229 | 324,478 | -761,712 | -272,773 | ||||
| Brazil | State | Brazil | Indirect net migration | 1,244,138 | -2,833,137 | -754,884 | 1,762,425 | -3,358,547 | -801,579 | ||
| #Total | Indirect net migration | 1,244,138 | -2,833,137 | -754,884 | 1,762,425 | -3,358,547 | -801,579 | ||||
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has the following variables:
decade: decades = 1960–1970 or 1970–1980
region_name: region name or Brazil for total
state: state’s alpha-code or Brazil for total
state_name: state’s name or Brazil for total
urban_rural: residence area = Urban, Rural or Total
age_group: 0–4 to 60+ or total
sexid: sex = Male, Female or Total
net_migration: absolute net migration
indirect_net_migration: absolute indirect net migration
population_t: population at the beginning of the decade
population_t_10: population at the end of the decade
migration_rate: net migration rate
ind_migration_rate: indirect net migration rate
For any problems or questions, please open an issue or start a discussion.
José Alberto Magno de Carvalho, Demography Department, Cedeplar, Universidade Federal de Minas Gerais, Brazil
Fernando Fernandes, Demography Department, Cedeplar, Universidade
Federal de Minas Gerais 
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