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

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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

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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 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

Fonte: Elaboração Própria

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

Variáveis Descrição das Variaveis Sinal

Esperado

PROF Professores do fundamental residentes com curso superior (%)

- (negativo)

ENFER Enfermeiros residentes com curso superior (%)

- (negativo)

ANALF Analfabetismo – pessoas 15 anos e mais

+ (positivo)

ESTUDO Anos de estudo – média – pessoas 25 anos e mais

- (negativo)

RENDA Renda per capita - (negativo)

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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.

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) ûiXiXiXiXiXiiY 5ˆ4ˆ3ˆ2ˆ1ˆ0ˆˆ

Substituindo pelas as variáveis do nosso estudo temos:

(2) ûiRENDAESTUDOANALFENFERPROFFECUND ^^^^^^

543210

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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.

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.

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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.

-9,96 -8,21 -7,56 -6,07 -2,33 -1,18 2,33

Não rejeita a

hipótese nula Rejeita a

hipótese nula

Rejeita a

hipótese nula

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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.

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.

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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>

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ANEXO 1 Tabela da Distribuição t-Student