MIGRAÇÃO E ESCLEROSE URBANA: Uma análise para os municípios mineiros

MIGRAÇÃO E ESCLEROSE URBANA: Uma análise para os municípios mineiros

Suzana Quinet de Andrade Bastos Professora do Programa de Pós Graduação em Economia /UFJF Bolsista de Produtividade Cnpq

Ana Clara Fernandes Bolsista de Iniciação Cientifica da Faculdade de Economia/UFJF

Sandro de Freitas Ferreira Doutorando do Programa de Pós Graduação em Economia da UFJF

RESUMO

Este trabalho procura analisar a relação entre taxa de imigração e determinantes socioeconômicos nas cidades de Minas Gerais, para os anos de 2000 e 2010. Para isso, é feita uma separação entre cidades de alta e baixa imigração. São 44 municípios em cada ano, equivalentes a 5% do total dos municípios de Minas Gerais, igualmente divididos nos dois grupos. Faz-se uma análise descritiva das seguintes variáveis: taxa de emprego, taxa de desemprego, renda per capita, percentual de pobres, receita líquida per capita, taxa de homicídios, taxa de crimes violentos contra a pessoa e gasto per capita com segurança pública. Os resultados da comparação atestam que a maioria dos indicadores utilizados apresenta-se deteriorada, havendo esclerose urbana em cidades de alta imigração.

Palavras-chave: taxa de imigração, esclerose urbana, determinantes socioeconômicos ABSTRACT

This paper analyzes the relation between socioeconomic determinants and immigration rate in the cities of Minas Gerais, for the years 2000 and 2010. For this, a separation between cities high and low immigration is made. There are 44 municipalities each year, equivalent to 5% of all municipalities of Minas Gerais, also divided into two groups. A descriptive analysis of the following variables is made: employment rate, unemployment rate, per capita income, percentage of poor, per capita net income, homicide rate, rate of violent crimes against the person and per capita expenditure on public safety. The results of the comparison show that the majority of the indicators is presented deteriorated, there sclerosis in urban cities high migration.

Keywords: immigration rate, urban sclerosis, socioeconomic determinants

A migração está diretamente associada ao desejo de melhoria do bem estar dos indivíduos, tanto em relação à prosperidade econômica quanto às condições sociais, com procura por segurança e qualidade de vida.

As teorias sobre migração buscam entender os motivos que levam as pessoas a migrarem. Santos et al. (2010) dividem as principais teorias segundo aspectos micro e macro. As de cunho micro se aproximam da teoria neoclássica uma vez que atribuem prioridade à decisão racional e individual do migrante, como por exemplo, a Teoria Micro Neoclássica e a Teoria do Capital Humano. A abordagem macro engloba o enfoque histórico-estrutural que defende a migração como decorrência da desigualdade econômica entre as regiões, causada pelo diferencial de oferta e demanda existente no mercado de trabalho.

Os teóricos da Teoria Microeconômica Neoclássica veem os indivíduos como possuidores de informação perfeita acerca do diferencial de renda entre regiões e agem como seres racionais preparados para ordenar de modo hierárquico suas preferências, objetivando a maximização da utilidade de suas escolhas. Sendo assim, a decisão de migrar leva em consideração uma avaliação custo/benefício. Os custos envolvem o preço de transporte, da mudança, custo subjetivo de vivência longe da família, além do próprio custo de vida na cidade elegida. Já os benefícios incorporam os ganhos em termos de salário, satisfação pessoal, melhoria de qualidade de vida, entre outros. O destino do migrante é escolhido mediante observação dos locais onde sua habilidade pessoal será mais bem recompensada, com perspectivas de retorno positivo (SANTOS et al. 2010).

A Teoria do Capital Humano diz respeito ao fato de os indivíduos avaliarem racionalmente os custos e benefícios de suas várias atividades e hábitos, diferidos no tempo. A relação determina o investimento realizado na formação, educação e treinamento profissional, estando a decisão de migrar submetida ao cálculo econômico que pode envolver tanto o indivíduo em si quanto a entidade familiar, sendo os resultados atingidos a prazo.

Sjaastad (1962 apud PEIXOTO, 2004) argumenta que a migração pode ser vista como um investimento que aumenta a produtividade dos recursos humanos, que possui custos e envolve retornos. Os custos numa situação migratória podem ser o dispêndio de tempo e dinheiro gastos na procura por informação, na formação e aprendizado, o deslocamento e adaptação a nova língua, cultura e redes de contato. Contudo, há benefícios como a elevação de renda devido à melhoria da produtividade individual dada a opção pela mudança.

A Teoria Macroeconômica Neoclássica explica a migração de acordo com diferenciais geográficos do mercado de trabalho, sendo este o mecanismo primário indutor dos movimentos migratórios. O deslocamento parte de regiões com excesso de mão de obra em

relação ao capital e, por conseguinte, menores salários, para regiões com escassez de mão de obra e maiores salários. Os fluxos migratórios se findariam no momento em que o equilíbrio se fizesse, com eliminação de diferenças salariais (SANTOS et al. 2010).

Ravenstein (1885) atribui à decisão de migrar a um binômio geográfico nos quais vantagens e desvantagens econômicas, sociais e laborais são observadas no local de origem com fatores repulsivos e o local de destino dotado de fatores atrativos. O indivíduo é visto como ser racional que visa maximizar lucros e, na posse de informações sobre a região em que vive e o possível destino, opta ou não pelo percurso migratório. O agente é capaz de comparar, conscientemente ou não, as vantagens e desvantagens de ambas as localidades, sendo o fator decisivo a interação entre este e aquele no que diz respeito a: diferenciais salariais, possibilidade de melhoria de emprego ou o fato de encontrar emprego, distância, diferenciais linguísticos e culturais.

Para o autor as leis de migração possuem um caráter empírico, conforme abordagem geográfica, social e econômica. No que diz respeito à questão geográfica, tem-se que a maior parte das migrações é a curta distância; migrantes de longa distância se dirigem aos principais centros comerciais e industriais; as migrações ocorrem de maneira escalonada, ou seja, um movimento gradual entre cidades vizinhas transmitindo de um local para outro; o processo de dispersão e absorção da população apresenta características semelhantes; cada corrente migratória produz uma contracorrente compensadora; as grandes cidades crescem mais em função das migrações do que devido ao seu crescimento vegetativo.

A análise do quesito social propõe que mulheres predominam o grupo de migrantes a curta distância; nativos de cidades são menos propensos a migrar do que aqueles do campo e a maioria dos migrantes são adultos. Por fim, no âmbito econômico, as leis anunciam que a principal causa da migração são as disparidades econômicas existentes, o movimento econômico predomina entre os motivos da migração e as migrações tendem a aumentar com o desenvolvimento econômico e progresso da tecnologia e transporte.

O enfoque histórico-estrutural averigua relações entre elementos interdependentes como mercado de terras, o mercado de trabalho, o acesso à informação e características individuais do migrante, dentro de um dado sistema. Fluxos migratórios decorrerem da necessidade e ditames do desenvolvimento econômico no país e a industrialização, causa da concentração das atividades econômicas e desequilíbrios regionais, ocasiona a migração. Pode-se inferir que a migração tem relação com trabalho, no que diz respeito a almejar melhores empregos para melhoria no padrão de vida, incluindo os casos em que há

acompanhamento de família, e com a conjuntura econômica vivenciada tanto no local de origem quanto ao destino.

Moore (1997) discorre sobre migração internacional e esclerose urbana, termo este utilizado para designar à debilitação gerada pelo imigrante na cidade de destino. A partir de um estudo com as 25 mais populosas cidades dos EUA, com 200.000 habitantes ou mais, nos anos de 1980 e 1994, o autor caracteriza a esclerose como as estatísticas de aumento de criminalidade, pobreza, desemprego e queda de renda per capita. O ensaio tenta sistematicamente avaliar o impacto da imigração nas cidades, procurando contrastar as condições econômicas das cidades de alta imigração, com taxas iguais ou maiores de 15% com cidades de baixa imigração, que apresentem taxas iguais ou menores de 2,5%. As variáveis examinadas, de caráter fiscal e econômico, são: crescimento da população, crescimento do emprego, taxa de desemprego, renda per capita, crescimento da renda per

capita, taxa de pobreza, variação da taxa de pobreza, taxa de criminalidade e impostos.

Apenas a taxa de desemprego apresentou-se maior em cidades de grande migração em detrimento de cidades com menor número de migrantes. Quanto maior o percentual de população imigrante na cidade, maior o crescimento do emprego, maior o rendimento per

capita, menor o seu índice de pobreza e consequentemente menor o aumento na pobreza,

além de menores índices de criminalidade e carga tributária. Moore, 1997, conclui, que imigrantes podem ser potenciais contribuintes na revitalização de cidades norte-americanas.

Vigdor (2013) relata que os imigrantes têm contribuído positivamente para o renascimento das cidades de classe média norte-americanas. Os indivíduos que chegam acrescentam uma força de trabalho talentosa, ajudando a reforçar a produção da indústria, o que protege os empregos na indústria. Para cada mil imigrantes que vivem em um município, 46 empregos industriais são criados ou preservados. Além disso, imigrantes contribuem para o aumento da riqueza imobiliária, impulsionam o engajamento cívico através de participação em suas comunidades, força militar e estimulam criação de empregos com estímulo ao empreendedorismo. A chegada de imigrantes altamente qualificados, bem como os trabalhadores que fazem parte da economia tem também contribuído para o crescimento da indústria de transformação em lugares como Los Angeles, Houston, e no sul do Arizona. O impacto na preservação do emprego e riqueza imobiliária se traduz, então, não só em incrementos monetários na economia e oportunidades profissionais para famílias americanas. Faz com que a comunidade local viva de forma mais bem sucedida e próspera, podendo resultar em oportunidades educacionais e de trabalho para todos os americanos, tanto patrões como empregados, incluindo os estrangeiros que decidem viver nos EUA (VIGDOR, 2013).

Presume-se que o migrante impõe uma carga fiscal e econômica às cidades a que se destinam, gerando um processo de “exportação de pobreza” de regiões menos desenvolvidas para aquelas de maior poder e dinamismo econômico (MOORE, 1997). Dentro deste contexto, o corrente estudo tem por objetivo observar a relação entre migração e saúde econômica das cidades mineiras. A metodologia utilizada é adaptada de Moore (1997), que compara cidades com altas e baixas taxas de imigração nos EUA, levando em conta variáveis socioeconômicas. O período de análise são os anos de 2000 e 2010.

De acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, o migrante é a pessoa de cinco anos ou mais de idade que declarou, numa data fixa quando da realização do levantamento censitário, residir numa Unidade da Federação diferente daquela em que foi enumerada cinco anos antes.

O trabalho divide-se da seguinte forma. Além desta introdução, a sessão dois apresenta a metodologia e a base de dados, seguidos da análise dos resultados e considerações das finais, nas sessões três e quatro, respectivamente.

2. BASE DE DADOS E METODOLOGIA

O estado de Minas Gerais possui 853 municípios. A fim de analisar o impacto local da imigração, os municípios mineiros foram classificados como de alta e baixa imigração. Examinou-se a taxa de imigração no ano de 2000, em 2010. Posteriormente, foi feita uma comparação da situação destes dois grupos de municípios, tendo como critério variáveis socioeconômicas.

Foram considerados municípios de alta imigração aqueles cuja taxa de imigrantes foi maior que 19,11% para o ano de 2000, totalizando 22 municípios, 2,5% do total de Minas Gerais. Em 2010 percentual de municípios foi o mesmo, e a taxa considerada foi de 19,99% ou mais. Aqueles denominados de baixa imigração, também 22 municípios para cada ano, foram os que apresentaram taxas menores que 2,63% em 2000 e 3,76% em 2010.

As variáveis socioeconômicas que serviram de instrumento para a comparação foram: população (pop), taxa de imigração (txi), taxa de emprego no setor formal (tesf), taxa de desemprego (td), renda per capita (rpc), percentual de pobres (pp), receita líquida per capita (rlpc) e crimes, subdivididos em taxa de homicídio (th), taxa de crimes violentos contra a pessoa (tcvpe), e gasto per capita com segurança pública (gsppc).

Um indicador adequado para captar o declínio/ascensão das cidades é a perda/ganho de população. As pessoas tendem a deixar áreas de baixa estrutura social e econômica e encaminham-se para áreas com melhor qualidade de vida. Sendo assim, os padrões de fluxos

de migração podem ser utilizados com medidas de qualidade material/social das cidades de destino. O Censo Demográfico disponibiliza informações sobre os diferentes movimentos migratórios da população, com base nas informações sobre o local de nascimento, o tempo de moradia na residência atual e o local de moradia anterior, além da população de cada município.

A taxa de emprego é capaz de traduzir a vitalidade econômica em que as cidades se encontram, sendo que maiores taxas de emprego são reflexo do dinamismo econômico. O crescimento do emprego capita, de modo indireto, a criação de novos negócios, além do investimento de capital. Cidades com queda na movimentação da atividade econômica tendem a apresentar quedas de emprego. A análise dos dados não permite responder se a criação de emprego se expandiu de modo a alocar todos os novos imigrantes e os trabalhadores nativos, ou se a queda no emprego é consequência da elevação ou declínio na taxa de migração e se os imigrantes são responsáveis pelo crescimento do emprego.1

Quando ocorre um aumento no número de imigrantes em determinado município há a preocupação acerca da possibilidade da população nativa estar perdendo postos de trabalho. Contudo não é possível concluir se o imigrante é importante causa do desemprego ou não dos nativos. A taxa de desemprego é medida pelo percentual da população de 16 anos e mais, economicamente ativa, desocupada. O Ipeadata fornece tais dados.

Segundo Moore (1997), a renda per capita é uma proxy razoável para salários médios recebidos pela população das cidades. A questão a ser analisada é se variações na taxa de migração de uma cidade impactam na renda média dos indivíduos e, por conseguinte, tornam a economia mais (ou menos) dinamizada. Os dados da renda per capita são coletados do Censo Demográfico.

O Brasil não possui uma linha oficial de pobreza. Muitos pesquisadores divergem a respeito da medida mais adequada. Para definição de pobreza o enfoque mais utilizado é a insuficiência de renda. Por esta ótica monetária, indivíduos que não atingem um mínimo de consumo e renda capaz de satisfazer as necessidades básicas são considerados pobres. A utilização do Produto Interno Bruto per capita apresenta limitações uma vez que não assimila as desigualdades na distribuição de renda. A definição do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) e da Fundação João Pinheiro (FJP) associa o valor do corte da linha de pobreza ao salário mínimo para a elaboração do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M). Com isso, a linha de pobreza corresponde à renda familiar mensal

1_{Utiliza-se a taxa de emprego no setor formal, disponível na Relação Anual de Informações Sociais (RAIS),}

percapita de metade do salário-mínimo e a linha de indigência, à quarta parte (CAON;

MAGALHÃES; MOREIRA, 2011, p.22). Assim, averígua-se se a pobreza está ou não se tornando mais grave nas cidades de alta imigração. O Atlas do Desenvolvimento Humano fornece a taxa de pobreza.

Um fator que pode contribuir para o colapso das cidades é o elevado índice de criminalidade, criando uma atmosfera de insegurança, o que acaba por induzir ao êxodo de empresas e famílias (MOORE, 1997). Não existe uma variável “criminalidade”. Há medidas referentes a crimes específicos, particularmente contra a pessoa. Como indicadores foram utilizadas as taxas, por cem mil habitantes, de homicídios, bem como a taxa de crimes violentos contra a pessoa e gasto per capita com segurança pública. Os indicadores de criminalidade são coletados a partir dos dados da Fundação João Pinheiro e do Ipeadata.

Supõe-se que municípios com elevado número de imigrantes possuam uma carga fiscal elevada. Uma vez que, se os imigrantes fazem uso de serviços municipais, como escolas e hospitais, as autoridades locais e estaduais ficam encarregadas de arcar com os custos adicionais, por meio de cobranças de cargas tributárias maiores. Utiliza-se a receita líquida

per capita, medida pela divisão entre o valor da receita orçamentária da administração

municipal, deduzidas operações de crédito, e a população total. O gasto orçamentário é fornecido pelo Tribunal de Contas do Estado de Minas Gerais (TCE-MG), coletado dos dados da Fundação João Pinheiro.

2.1.Análise Descritiva dos dados

Os sinais de que determinada região passa por uma realidade denominada esclerose urbana, segundo Moore (1997), são os aumentos nas taxas de criminalidade, aumento do nível de pobreza, perda de postos de trabalho e redução da renda per capita.

De acordo com a Tabela 1, entre 2000 e 2010 observa-se que houve um aumento do número de imigrantes em Minas Gerais em 17,7%, com um crescimento da média em 15%. A taxa de imigração aumentou em média 10,79%. A população total cresceu 9,5% e a média desta 9,53%. A média de imigrantes recebidos em 2000 foi de 1814,58, a mediana de 590,86 e em 2010, 2135,84 e 715,00 respectivamente. Portanto, observou-se que com o decorrer dos anos a taxa média de imigração elevou-se em percentual maior do que o crescimento médio da população mineira, inferindo-se que a imigração tem importante participação no crescimento populacional.

VARIÁVEIS SIGLAS

2000 2010 % 2000 2010 % 2000 2010 % 2000 2010 % 2000 2010 %

População total (habitantes) POP 20974,8 22974,6 0,1 7521,0 8003,0 0,1 4,1 4,1 0,0 2238526,0 2375151,0 0,1 873,0 815,0 -0,1

Densidade populacional (hab/km²) DP 59,1 65,7 0,1 22,2 22,4 0,0 4,8 4,8 0,0 6778,7 7192,4 0,1 1,4 1,4 0,0

Percentual de população urbana (%) PPU 62,6 67,9 0,1 63,6 70,4 0,1 0,3 0,3 -0,1 100,0 100,0 0,0 11,8 18,6 0,6

Total de Imigrantes TI 1814,6 2135,8 0,2 590,9 715,0 0,2 3,8 3,7 0,0 142349,1 171226,8 0,2 66,6 80,8 0,2

Taxa de Imigração (%) TXI 8,5 9,4 0,1 7,6 8,8 0,2 0,5 0,4 -0,1 30,7 37,7 0,2 1,3 1,7 0,3

Taxa de desemprego 16a e+ (%) TD 10,2 6,0 -0,4 9,5 5,6 -0,4 0,6 0,5 -0,1 28,5 21,8 -0,2 0,0 0,5

-Renda per capita RPC 349,4 490,6 0,4 330,5 475,2 0,4 0,4 0,4 -0,2 1102,0 1731,8 0,6 85,7 181,4 1,1

% pobres PP 35,8 17,6 -0,5 33,2 14,1 -0,6 0,5 0,7 0,3 81,1 57,7 -0,3 6,3 1,2 -0,8

Receita líquida per capita RLPC 518,9 1522,4 1,9 447,9 1341,6 2,0 0,5 0,5 -0,1 2888,1 8525,3 2,0 180,5 639,3 2,5

Taxa de mprego no setor formal (%) TESF 13,0 20,5 0,6 11,4 18,0 0,6 0,6 0,6 -0,1 60,4 110,2 0,8 0,1 3,1 30,1

Número de homicídios NH 2,6 3,8 0,4 1,0 1,0 0,0 7,9 6,6 -0,2 558,0 620,0 0,1 0,0 0,0

-Taxa de homicídios (por cem mil hab) (%) TH 8,8 10,6 0,2 3,4 5,8 0,7 1,4 1,3 -0,1 76,4 11,2 -0,9 0,0 0,0

-Taxa de crimes violentos contra a pessoa (por cem mil hab) (%) TCVPE 39,2 31,6 -0,2 32,0 25,7 -0,2 0,9 1,0 0,1 313,4 270,1 -0,1 0,0 0,0

-Gasto per capita com segurança pública GSPPC 6,8 4,7 -0,3 0,7 2,7 3,1 9,9 4,6 -0,5 1632,0 607,7 -0,6 0,0 0,0

COEF. VARIAÇÃO

MEDIANA

MÉDIA MÁXIMO MÍNIMO

Tabela 1: Estatística Descritiva 2000/2010

Fonte: Elaboração própria, a partir de Fonte: IBGE (2000,2010), RAIS (2000,2010), Ipeadata (2000,2010), Atlas do Desenvolvimento Humano (2000,2010), FJP (2000,2010).

Pressupõe-se que uma cidade densa seja atrativa, por concentrar atividades econômicas que geram movimentação de riqueza. Com relação à densidade populacional, medida por habitantes por quilômetro quadrado, sua média em 2000 foi de 59,13 e mediana de 22,20, inferindo-se que 50% dos municípios possuem densidade maior que este valor e 50% menor. Belo Horizonte obteve maior densidade com 6778,7 habitantes por quilômetro quadrado e Santa Fé de Minas a menor, com 1,40. Para o ano de 2010, constatou-se um aumento da densidade média para 65,66 e mediana para 22,41. Belo Horizonte continuou em primeiro lugar, com 7192,41 habitantes por quilômetro quadrado, e Santa Fé de Minas em último, com 1,36.

O coeficiente de variação é usado para analisar a dispersão em termos relativos a seu valor médio quando duas ou mais séries de valores apresentam unidades de medida diferentes e expressa a relação percentual do desvio padrão em relação à média.

Com o coeficiente de 4,84 em 2000 e 4,78 em 2010, a densidade populacional apresentou-se bastante dispersa, significando grandes desvios em relação à média dos municípios.

A taxa de imigração média e mediana em 2000 foi, respectivamente, de 8,48% e 7,62%. A maior taxa de imigração foi de30,68% em Esmeraldas e a menor em Berilo, 1,33%. Em 2010 a taxa de imigração média aumentou para 9,43% e a mediana para 8,80%. Chapada do Norte teve a menor taxa, 1,72% e a maior, Delta, com 37,72%. A variável apresentou coeficiente de variação de 0,49 em 2000 e 0,44 em 2010.

A taxa de desemprego para população com 16 anos ou mais, em 2000, foi de 10,17% em média, com mediana de 9,54%. A maior taxa de desemprego se encontrava em Fernandes Tourinho, com 22,47% e a menor em Doresópolis, nula. No ano de 2010, a média da taxa de desemprego caiu para 5,99% e a mediana para 5,56%. Serra da Saudade foi o município que registrou maior desemprego com 21,77%, e Pedra Bonita o menor, com 0,48%. Houve queda no coeficiente de variação do desemprego, de 0,57 para 0,50, uma vez que teve redução na média de desempregados e o desvio padrão também reduziu.

A renda per capita média registrada em 2000 foi de R$349,45 e a mediana R$330,51. Belo Horizonte possuía a maior renda per capita, R$1101,96 e Bonito de Minas em último lugar, com R$85,69. Em 2010 houve elevação na renda per capita média para R$490,60 e mediana para R$475,23. Nova Lima passou a ser o munícipio de maior renda per capita, R$1731,84, e São João de Minas o de menor, R$181,84. Observou-se queda no coeficiente de variação da renda per capita, que passou de 0,42 para 0,35. Tal fato é explicado pela elevação da média de renda no Estado maior que a elevação observada no desvio padrão.

Com relação ao percentual de pobres residentes nos municípios mineiros, a média em 2000 foi registrada em 35,81% e a mediana 33,23%. Em Bonito de Minas residia a maior porcentagem de pobres 81,07%, além de menor renda per capita. Santo Antônio de Madre tinha a menor porcentagem, 6,30%. Houve redução dos percentuais quando comparado à década seguinte, com média de 17,63% e a mediana 14,09%. Santo Antônio do Retiro obteve maior percentual de pobres, 57,66% da população, contra Perdigão com 1,18%. A porcentagem de pobres teve seu coeficiente aumentado de 0,51 para 0,66, com redução da média em percentual maior do que a redução vista no desvio padrão.

No que diz respeito à taxa de emprego no setor formal, a média desta em 2000 foi de 13,0% e mediana de 11,40%. A cidade que apresentou maior taxa foi Belo Horizonte, com 60,40% e as menores, Catuti e Cônego Marinho, com 0,10%. Houve aumento se comparado ao ano de 2010, que apresentou valor médio para esta variável de 20,50% e mediana 18,01%. A maior taxa para o ano em questão ocorreu em Confins, 110,16, e a menor em Palmópolis, 3,11%. Observou-se redução no coeficiente de variação, reduzido de 0,64 para 0,57.

Na tabela 1, em todas as variáveis a média apresentou-se maior que a mediana, significando uma distribuição enviesada para a direita, havendo valores grandes como “outliers”. A assimetria dos dados é chamada de negativa.

Em relação aos dados sobre criminalidade Belo Horizonte apresentou o maior número de homicídios em 2000, 558, contra 408 cidades que não registraram nenhum. Belo Horizonte permaneceu registrando o maior número de homicídios na década seguinte, 620, e 384 não possuíram. Já a taxa de homicídio por cem mil habitantes em 2000 foi a maior em São José de Safira, 76,37. Em 2010 a taxa referida foi maior em Tumiritinga, 11,23. Em 2000 Umburatiba foi o município com a taxa de crimes violentos contra a pessoa maior, 313,37 e 160 municípios não apresentaram. Tumiritinga apresentou a maior taxa em 2010, 270,14 por cem mil habitantes, e em 183 cidades não houve registro.

Por fim, Uberlândia tem o maior gasto per capita com segurança pública, 1632 reais e 233 municípios apresentaram essa variável nula. Para 2010 o gasto foi maior no município de Pavão, 607,75 reais e 203 municípios não pontuaram neste gasto.

No estado de Minas Gerais como um todo, observou-se um aumento médio de 10,79% na taxa de imigração. As variáveis que indicam a possibilidade de esclerose urbana se comportaram de modo que vai de encontro à possibilidade desta, exceto as taxas pagas pela população. A taxa de desemprego apresentou queda de 41,12%, a renda per capita elevou 40,39%. O percentual de pobres caiu 50,76%, a receita líquida per capita aumentou 193,38%. A taxa de emprego no setor formal aumentou 57,75%.

3. ANÁLISE DOS RESULTADOS

De acordo com a tabela 2, os municípios que se enquadraram no requisito “alta imigração” em 2000 totalizaram 22,2,5% do total em Minas Gerais sendo a média da taxa de imigração no ano 2000 de 22,3%. Em 2010 (tabela 3), o número de municípios de alta imigração é o mesmo, entretanto somente nove permaneceram, são eles: Santana do Paraí, Extrema, Nova Serrana, Mário Campos, Veríssimo, São Joaquim de Bicas, Juatuba, Sarzedo e Esmeraldas. A média da taxa de imigração em 2010 sobe para 23,8%.

Para o ano de 2000, nos municípios de baixa imigração (tabela 4) a média da taxa de migração é de 2,2%. Pode-se observar, a partir da tabela 5, que tanto em 2000 quanto em 2010, o número de municípios com baixa imigração é o mesmo, sendo que 6 permanecem em ambos os anos. São estes: Chapada do Norte, Berilo, Francisco Badaró, Minas Novas, Alvorada de Minas e Rio Pardo de Minas. A média da taxa de imigração atinge 3,2% no ano de 2010.

Nos Anexos 1 e 2 estão listados as regiões dos municípios de baixa e alta imigração em 2000 e 2010. As cidades mineiras caracterizadas como de alta imigração são geralmente de pequeno porte. Observa-se que não há uma homogeneidade quanto aos municípios limítrofes a estas serem de grande porte. Entretanto, na grande maioria dos casos, as cidades de alta imigração estão localizadas em microrregiões/mesorregiões desenvolvidas economicamente, com predominância do Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba e Região Metropolitana de Belo Horizonte. No que diz respeito às regiões nas quais os municípios de baixa imigração localizam-se, uma grande parte está situada no Norte de Minas, região esta que apresenta um PIB reduzido se comparado com outras mesorregiões.

Com relação ao PIB e ao PIB per capita para o ano de 2000, a média do PIB (R$ mil correntes) e do PIB per capita (R$/habitante) no grupo de alta imigração é, respectivamente, de R$125.171,30 e R$7.001,71, valores estes superiores aos constatados no grupo de baixa imigração, de R$20.378,64 para o PIB e R$1.513,13 para o PIB per capita.

Quando comparados tais indicadores nas mesorregiões de cada município, mais uma vez tem-se valores elevados nos grupos de alta imigração. A média do PIB (R$ mil correntes), em 2000, é de R$20.028.328,52 no grupo de alta imigração e R$11.230.015,03 no de baixa.

O mesmo ocorre na comparação das microrregiões nas quais as cidades localizam-se. Em 2000, a média do PIB (R$ mil correntes) é de R$5.306.661,26 para alta imigração e R$264.627,94 para baixa imigração.

Município pt dp ppu ti txi td rpc pp rlpc tesf nh th tcvpe gsppc Sarzedo 25814,0 39,5 35,7 5161,0 20,0 7,6 321,6 32,0 3132,8 10,5 0,0 0,0 0,0 1,8 União de Minas _{4418,0 6,6 57,6 886,4 20,1 8,0 332,1 29,2 2322,3 17,0 0,0 0,0 37,0 14,7} Mário Campos 13192,0 26,7 81,1 2668,4 20,2 7,1 354,3 20,2 1968,6 11,7 1,0 23,7 71,1 2,8 Serra da Saudade 815,0 19,3 40,5 167,3 20,5 6,0 226,2 52,4 1546,1 6,1 4,0 94,8 142,2 1,8 Cascalho Rico 2857,0 14,2 50,0 592,7 20,7 5,4 351,5 18,0 2294,0 21,8 0,0 0,0 0,0 0,0 Extrema 28599,0 36,5 92,2 5990,0 20,9 4,5 391,3 8,5 1857,4 12,6 1,0 26,7 53,3 4,0 Planura 10384,0 35,3 89,6 2177,5 21,0 3,8 747,2 3,8 1221,8 29,5 3,0 9,4 12,6 2,1 Nova Ponte 12812,0 10,1 61,4 2764,6 21,6 8,2 355,7 28,7 1950,9 15,8 0,0 0,0 79,2 0,0 Estrela do Sul 7446,0 5,5 79,0 1611,2 21,6 6,0 547,2 8,8 2260,9 21,1 0,0 0,0 0,0 7,1 Juatuba 22202,0 8,4 53,5 4937,2 22,2 14,8 232,5 37,9 1499,2 10,6 1,0 21,9 65,7 7,2 Esmeraldas 60271,0 50,3 52,8 13429,9 22,3 2,6 429,4 17,7 860,8 14,6 3,0 16,7 39,0 0,0 Caiana 4968,0 75,2 87,0 1115,6 22,5 7,8 586,2 9,9 942,0 17,8 8,0 19,6 46,6 4,5 Veríssimo 3483,0 5,3 57,1 785,3 22,5 10,3 233,3 37,9 1521,7 15,9 1,0 12,0 47,9 0,0 Perdigão 8912,0 20,3 72,4 2048,4 23,0 4,5 522,2 9,5 1643,5 15,2 0,0 0,0 0,0 3,9

Conceição das Alagoas 23043,0 14,5 70,6 5426,4 23,5 5,5 511,9 11,9 1468,0 13,3 0,0 0,0 0,0 5,9 São Joaquim de Bicas 25537,0 61,5 95,1 6158,0 24,1 3,8 608,3 7,3 929,9 33,5 0,0 0,0 16,0 1,2

Nova Serrana 73699,0 39,4 57,6 18363,1 24,9 1,3 576,4 8,6 1197,9 11,6 1,0 6,5 32,5 3,7 Fronteira 14041,0 19,9 18,6 3685,4 26,2 3,8 201,8 50,1 1756,1 9,7 2,0 60,1 60,1 9,4 Campo Florido 6870,0 41,9 87,7 1827,4 26,6 6,1 472,7 8,8 1218,7 18,5 0,0 0,0 34,9 2,5 Santana do paraíso 27265,0 24,6 48,3 7613,6 27,9 4,1 383,3 25,9 949,1 8,2 1,0 11,7 58,3 2,5 Pirajuba 4656,0 22,8 47,4 1539,7 33,1 2,4 444,8 12,9 1455,2 15,1 0,0 0,0 31,2 5,4 Delta 8089,0 4,9 71,0 3050,9 37,7 0,9 632,3 3,6 2419,8 25,2 0,0 0,0 14,6 5,3 MÉDIAS 17698,8 26,5 63,9 4181,8 23,8 5,7 430,1 20,2 1655,3 16,1 1,2 13,8 38,3 3,9

Tabela 2: Municípios de Alta Imigração – 2000

Fonte: IBGE (2000,2010), RAIS (2000,2010), Ipeadata (2000,2010), ADH (2000,2010), FJP (2000,2010). Tabela 3: Municípios de Alta Imigração – 2010

Fonte: IBGE (2000,2010), RAIS (2000,2010), Ipeadata (2000,2010), ADH (2000, 2010), FJP (2000,2010).

Município pt dp ppu ti txi td rpc pp rlpc tesf nh th tcvpe gsppc

Vespasiano 76422,0 2,8 51,3 14607,8 19,1 5,8 512,7 17,7 954,4 26,3 0,0 0,0 104,4 7,0 Igarapé 24838,0 14,9 20,8 4852,5 19,5 28,8 136,8 75,7 260,9 0,2 2,0 21,3 32,2 0,0 Alto Caparaó 4673,0 35,7 71,2 924,6 19,8 2,1 586,4 21,6 634,9 2,6 0,0 0,0 42,8 2,5 Turvolândia 4243,0 12,7 89,2 842,3 19,9 13,1 491,7 20,2 635,9 16,7 1,0 4,3 26,0 67,0 Santana do paraíso 18155,0 24,7 48,8 3652,5 20,1 2,6 290,1 31,5 335,0 6,9 2,0 23,0 34,9 1,8 Mateus Leme 24144,0 17,3 38,2 4900,6 20,3 4,6 224,5 53,1 523,3 6,4 1,0 20,5 41,3 0,2 Extrema 19219,0 35,1 87,8 3915,8 20,4 12,3 300,4 24,7 612,9 5,9 0,0 0,0 0,0 1,0 Comendador Gomes 2842,0 26,9 36,1 580,5 20,4 10,3 224,0 62,3 377,3 1,0 1,0 10,6 53,4 0,0 Piedade de Caratinga 5347,0 15,7 55,6 1114,6 20,8 3,8 247,7 38,2 642,4 10,5 0,0 0,0 0,0 0,1 Indianópolis 5387,0 7,4 16,6 1130,4 21,0 4,1 146,2 65,5 368,7 1,6 2,0 26,7 40,4 0,0 Varjão de Minas 4701,0 9,0 44,4 996,2 21,2 15,4 161,3 63,1 592,0 6,1 0,0 0,0 44,9 4,0 São José da Lapa 15000,0 19,2 71,4 3251,9 21,7 6,1 514,2 18,3 1082,1 12,6 0,0 0,0 0,0 3,7 Romaria 3737,0 74,1 80,2 815,7 21,8 7,6 388,7 18,7 485,5 33,9 0,0 0,0 37,2 0,7 Ribeirão das Neves 246846,0 7,1 33,0 54960,7 22,3 15,6 135,8 73,6 449,2 4,7 2,0 21,2 32,1 0,0 Nova Serrana 37447,0 35,6 51,3 8415,2 22,5 1,5 491,9 17,8 385,1 7,5 0,0 0,0 14,4 1,4 Mário Campos 10535,0 28,0 78,1 2488,1 23,6 17,0 424,8 31,3 543,8 9,7 2,0 44,8 113,0 0,3 São Joaquim de Bicas 18152,0 58,4 93,9 4361,2 24,0 9,1 462,4 17,3 343,6 26,5 0,0 0,0 25,2 0,0 Juatuba 16389,0 7,9 47,5 3952,6 24,1 13,1 146,7 70,0 567,6 11,6 0,0 0,0 0,0 0,0 Veríssimo 2959,3 4,6 51,4 732,4 24,7 16,6 119,9 73,8 457,2 2,7 1,0 13,8 83,6 5,0 São Sebastião do Anta 4779,0 34,9 47,5 1189,1 24,9 2,3 279,9 45,6 919,6 7,9 0,0 0,0 77,7 0,1 Sarzedo 17274,0 33,7 32,9 4809,7 27,8 24,8 236,7 52,7 556,9 8,3 0,0 0,0 62,8 1,4 Esmeraldas 47090,0 47,7 44,4 14448,6 30,7 5,9 338,3 48,4 296,4 8,0 3,0 17,5 58,8 0,0 MÉDIAS 27735,4 25,2 54,2 6224,7 22,3 10,1 311,9 42,8 546,6 9,9 0,8 9,3 42,0 4,4

Tabela 4: Municípios de Baixa Imigração – 2000

Fonte: IBGE (2000,2010), RAIS (2000,2010), Ipeadata (2000,2010), ADH (2000,2010), FJP (2000,2010). Tabela5: Municípios de Baixa Imigração 2010

Fonte: IBGE (2000, 2010), RAIS (2000, 2010), Ipeadata (2000,2010), ADH (2000,2010), FJP (2000,2010). Município pt dp ppu ti txi td rpc pp rlpc tesf nh th tcvpe gsppc

Berilo 12979,0 20,2 42,2 173,1 1,3 6,7 311,9 32,7 431,4 12,4 0,0 0,0 26,9 0,0

São João do Paraíso 21010,0 8,8 41,6 318,9 1,5 5,8 124,3 69,3 500,4 0,6 0,0 0,0 0,0 0,0

Ninheira 9356,0 42,6 73,0 155,5 1,7 6,6 429,7 23,8 338,1 18,3 2,0 8,0 12,1 0,4

Chapada do Norte 15225,0 26,5 44,3 256,8 1,7 1,3 288,5 32,0 462,8 2,9 3,0 52,5 70,6 1,1 Santana dos Montes 3944,0 5,5 46,2 71,1 1,8 12,6 313,5 35,2 642,9 7,5 0,0 0,0 80,2 0,5

Minas Novas 31133,9 24,6 51,8 561,6 1,8 14,5 299,6 42,3 508,3 4,5 0,0 0,0 44,3 1,0

Francisco Badaró 10309,0 12,4 62,2 196,0 1,9 9,9 308,1 29,7 912,5 17,7 0,0 0,0 0,0 5,2 Rio Pardo de Minas 27237,0 8,5 53,7 587,6 2,2 5,4 432,8 15,3 676,7 31,6 2,0 17,2 43,4 0,0

Alvorada de Minas 3527,0 9,4 32,0 77,7 2,2 14,0 216,7 71,9 629,8 4,5 0,0 0,0 56,7 0,2

São Francisco 52552,9 21,2 43,2 1157,4 2,2 5,4 217,2 50,5 642,4 3,3 1,0 28,7 86,9 0,4

Fruta de Leite 6777,0 15,3 59,8 150,4 2,2 11,3 122,8 75,6 463,1 4,0 0,0 0,0 20,4 0,0

Malacacheta 19916,4 9,6 72,6 443,8 2,2 5,6 622,8 12,3 531,3 10,1 0,0 0,0 0,0 1,9

Piranga 17257,1 8,2 78,6 394,4 2,3 2,0 531,7 13,2 1237,4 31,4 0,0 0,0 0,0 10,2

Vargem Grande do Rio Pardo 4457,0 56,4 73,7 105,2 2,4 14,1 217,2 43,5 381,5 2,9 1,0 15,2 30,6 4,0 Senhora de Oliveira 5643,0 5,5 28,0 133,4 2,4 4,7 182,5 66,6 573,0 5,9 0,0 0,0 19,3 1,7 Glaucilândia 2767,0 3,0 16,2 66,6 2,4 13,3 124,5 71,9 530,3 7,6 0,0 0,0 38,0 0,0 Serranópolis de Minas 4038,0 36,1 83,0 99,8 2,5 4,7 376,1 19,7 424,2 19,0 1,0 13,2 26,7 3,3 Montezuma 6573,0 86,1 94,2 164,8 2,5 17,9 485,6 28,8 428,6 21,5 25,0 8,1 64,5 0,0 Itaverava 6388,0 155,0 93,4 163,4 2,6 12,2 620,9 10,0 412,2 27,3 4,0 5,2 26,0 4,1 Novo Cruzeiro 30453,0 31,6 26,3 781,3 2,6 16,4 330,5 36,8 462,5 10,9 0,0 0,0 36,9 0,6 Cipotânea 6345,0 11,7 47,7 163,2 2,6 13,1 340,3 33,5 779,2 12,1 0,0 0,0 67,6 0,0 Rubelita 10199,0 34,6 42,6 268,5 2,6 5,3 262,6 43,7 661,5 8,6 1,0 25,6 25,9 1,3 MÉDIAS 14004,0 28,8 54,8 295,0 2,2 9,2 325,4 39,0 574,1 12,0 1,8 7,9 35,3 1,6

Município pt dp ppu ti txi td rpc pp rlpc tesf nh th tcvpe gsppc

Chapada do Norte 15189,0 26,5 49,3 260,7 1,7 4,3 418,8 18,6 1099,0 9,4 2,0 35,4 35,4 0,0 Santo Antônio do Retiro 6955,0 23,0 85,4 164,8 2,4 2,1 781,5 3,1 1145,4 29,7 2,0 7,7 27,0 3,3 Alvorada de Minas 3546,0 9,5 40,9 100,6 2,8 12,5 278,0 48,3 2223,7 13,6 1,0 28,2 84,6 2,0

Alto Rio Doce 12159,0 23,5 41,7 350,6 2,9 3,5 324,0 29,5 902,9 9,1 0,0 0,0 0,0 2,1

Pedra Bonita 6673,0 15,0 88,1 197,3 3,0 10,7 327,2 34,6 984,8 13,9 3,0 12,6 54,5 2,6

Berilo 12300,0 20,5 43,7 369,5 3,0 4,4 524,0 12,6 1490,6 15,0 0,0 0,0 0,0 0,5

Santa Cruz de Salinas 4397,0 2528,9 100,0 133,5 3,0 7,7 485,3 8,5 811,2 14,3 1,0 12,7 50,9 3,0

Minas Novas 30794,0 22,1 62,9 965,1 3,1 8,1 424,1 19,1 1095,2 10,9 0,0 0,0 33,0 0,1

Serra Azul de Minas 4220,0 15,6 82,9 133,2 3,2 7,2 476,4 12,2 3166,0 22,1 0,0 0,0 0,0 0,0

Setubinha 10885,0 396,9 97,6 347,6 3,2 8,2 809,3 6,1 1410,3 35,9 39,0 18,2 46,2 0,3

São João das Missões 11715,0 13,7 34,1 385,1 3,3 6,6 258,8 37,9 1302,5 6,1 1,0 3,9 7,9 0,2 Rio Pardo de Minas 29099,0 8,8 61,3 979,9 3,4 2,5 727,2 6,3 1908,9 50,8 2,0 16,8 50,5 0,0 São João da Ponte 25358,0 22,6 64,2 854,7 3,4 3,5 538,1 8,4 3861,5 13,2 0,0 0,0 0,0 9,7 Santo Antônio do Itambé 4135,0 31,4 82,4 139,6 3,4 7,1 393,1 18,7 1949,5 12,0 0,0 0,0 24,5 5,4 Itambé do Mato Dentro 2283,0 16,0 66,3 80,8 3,5 10,5 370,5 27,3 1141,3 16,0 3,0 13,2 39,5 2,2

Barra Longa 6143,0 166,5 91,5 218,6 3,6 9,8 854,3 9,1 1416,8 28,9 4,0 3,2 10,3 2,5 Lagoa Dourada 12256,0 7,0 72,9 442,4 3,6 8,2 321,1 24,6 1895,7 12,4 0,0 0,0 23,7 0,0 Francisco Badaró 10248,0 13,8 68,9 373,5 3,6 7,6 459,5 10,5 2257,1 27,5 0,0 0,0 73,9 7,2 Dom Viçoso 2994,0 26,6 78,1 110,7 3,7 6,4 488,8 8,8 1444,2 26,1 0,0 0,0 0,0 29,3 Rio Vermelho 13645,0 15,3 84,1 505,8 3,7 6,7 501,5 18,0 1537,8 20,1 0,0 0,0 18,9 0,5 Ibiracatu 6155,0 9,0 76,6 229,6 3,7 7,6 269,2 36,3 1097,9 6,5 1,0 12,8 12,8 0,9 Camacho 3154,0 19,1 56,8 118,5 3,8 4,4 627,2 7,6 1048,2 20,4 1,0 7,3 29,3 0,0 MÉDIAS 10650,1 156,0 69,5 339,2 3,2 6,8 484,4 18,4 1599,6 18,8 2,7 7,8 28,3 3,3

O cenário no ano de 2010 permanece o mesmo. Nos municípios de alta imigração as médias do PIB (R$ mil correntes) e do PIB per capita (R$/habitante) elevam-se em relação a década anterior, passando para R$393.117,43 e R$25.701,97. Já para os municípios de baixa imigração, ainda que as médias tenham sido superiores de um ano para o outro, permanecem aquém se comparadas aos municípios de alta migração. O PIB (R$ mil correntes) é de R$57.155,96 e o PIB per capita (R$/habitante), R$5.861,95.

Para as mesorregiões e microrregiões das cidades de alta imigração, os PIBs médios apresentam os valores R$75.005.594,90 e R$17.613.842,80. Já no que diz respeito aos municípios de baixa imigração, a média do PIB nas mesorregiões em que os municípios localizam-se é de R$40.976.568,87, e em suas microrregiões, R$840.820,57.

Apesar das teorias da migração possuírem diferentes explicações que levam o indivíduo a optar pelo ato de migrar, as proposições acabam por concluir que a migração ocorre com o objetivo de elevar a qualidade socioeconômica de vida. O que percebe-se é que a atividade econômica, medida através dos indicadores PIB e PIB per capita, é mais dinâmica nas regiões de alta imigração, incentivando o indivíduo a se deslocar para tais regiões.

3.1.Esclerose Urbana

Os municípios com maiores taxas de imigração em 2000 tiveram uma redução de 43,6% na média da taxa de desemprego em 2010. A redução média do desemprego foi menor nos municípios com menor taxa de imigrantes, de 26,1%. Comparando o desemprego médio entre os municípios de alta e baixa imigração, percebe-se que para o ano de 2000 este foi mais elevado naquele cuja taxa de imigrantes é maior. Já em 2010, o desemprego médio foi maior em municípios de baixa imigração. No primeiro ano analisado há confirmação da hipótese de que aparentemente a imigração causa desemprego, o que não ocorre no segundo ano. Entretanto, não pode-se inferir se os imigrantes ocupam postos de trabalho que seriam destinados à população local.

A renda média per capita das 22 localidades com alta taxa de imigração em 2000 foi de R$311,90. Se comparado com as 22 de baixa imigração, com renda per capita média de R$325,40, o que se percebe é que esta é maior em municípios de baixa imigração. O mesmo ocorre no ano de 2010, que registrou a média de renda per capita dos municípios de alta imigração com R$430,10 contra R$484,40 nos municípios de baixa imigração. Houve um crescimento da renda per capita média de 37,9% nas cidades de alta imigração, crescimento este que foi maior nas cidades de baixa imigração, de 48,9%.

Altas taxas de pobreza no agregado familiar contribuem para decadência social das cidades. Os municípios com maior taxa de imigração em 2000 tiveram um percentual médio de pobres de 42,8%, sendo maior do que os 39,0% observados nas localidades de baixa imigração. Veríssimo foi o município de alta imigração com maior percentual, com 73,8% da sua população vivendo sob tais condições. Fruta de Leite, considerado de baixa imigração, apresentou a maior taxa dentre os selecionados, 75,6%. Para o ano de 2010 a situação se repete. Embora a porcentagem de pobres de ambos os grupos tenha decrescido, os municípios de alta imigração continuaram a ter maior percentual da população vivendo sob condição de pobreza, com 20,2%, contra 18,4% constatados naqueles de baixa imigração.

Os municípios de alta imigração, em 2000, apresentaram uma receita líquida per

capita de R$546,60 em média, valor este 5% menor que os 574,1 reais recebidos nos

municípios de baixa imigração. Em 2010 tem-se oposto cenário. A arrecadação nos municípios de alta imigração foi de R$1655,30 em média, 3,4% a mais se comparado aos de baixa imigração, com R$1599,60 recolhidos em média.

Ao examinar os dados sobre emprego, tem-se que a taxa de emprego média no setor formal da economia é maior em municípios de baixa imigração, correlacionando com esclerose urbana. Os municípios de alta imigração tiveram em 2000 uma taxa de 9,9%, valor este 21,2% menor que os 12% em municípios de baixa imigração. Para o ano de 2010, o percentual apresentou queda, com elevação do emprego em ambos os grupos de municípios. A média foi de 16,1% nos municípios de alta imigração, valor 16,8% menor se comparado aos de baixa imigração, que registraram 18,8% de emprego. Como a média taxa de emprego no setor formal apresentou-se menor em municípios de alta imigração, há indícios desta variável estar deteriorada devido a imigração.

Confirmando a visão de que a criminalidade pode aumentar com a entrada de imigrantes, os 22 municípios de alta imigração em 2000 apresentaram uma taxa de homicídios média de 9,3%, valor este 15,1% maior do que os 7,9% relatados em cidades de baixa imigração. No decorrer da década houve elevação desta taxa para o grupo de municípios de alta imigração, que continuaram registrando a maior taxa, de 13,8%, contra 7,8% em municípios de baixa imigração.

Para a taxa de crimes violentos contra a pessoa, os valores encontrados continuaram seguindo o padrão e foram maiores em municípios de alta imigração. Em 2000, a diferença foi de 16% e em 2010 o percentual aumentou para 26,1%. No ano de 2000, 4 municípios de cada grupo apresentaram taxa de crimes violentos contra a pessoa nula. Em 2010, este número aumentou para 5, em ambos os grupos.

Como os percentuais médios das variáveis de criminalidade exibiram valores maiores nos municípios de alta criminalidade, o que contata-se é uma necessidade de maior gasto per

capita com segurança pública. Em 2000, os 22 municípios de alta imigração apresentaram o

valor, em média, de 4,4, contra 1,63 nos 22 de baixa imigração. Em 2010, a média dos municípios de alta imigração foi reduzida para3,9 e, de baixa imigração, elevada para 3,26.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O estudo teve o intuito de analisar a situação de alguns indicadores de municípios mineiros, subdivididos de acordo com a taxa a qual estes recebem população imigrante. Moore (1997) cita que existe um censo comum de que o imigrante causa deterioração socioeconômica das cidades, fato este denominado “esclerose urbana”.

Os indicadores de emprego, renda, pobreza e crime retrataram sinais de esclerose urbana tanto em 2000 quanto em 2010, havendo apenas variação de um ano para outro em relação ao desemprego e impostos. O emprego foi menor em cidades de alta imigração, assim como a renda per capita. O percentual de pobres e criminalidade foram maiores em cidades de alta imigração. Já o desemprego, para o ano de 2000 houve deterioração deste, não se repetindo em 2010. O que ocorreu com impostos foi o indício de esclerose desta variável em 2010, não havendo em 2000.

A partir das análises realizadas, não é possível afirmar se os imigrantes contribuem para o bem-estar socioeconômico dos municípios, se a deterioração dos indicadores é proveniente do ingresso de população imigrante ou se estes procuram cidades mais prósperas. Ao realizar a comparação da atividade econômica dos municípios, microrregiões e mesorregiões, representada pelo Produto Interno Bruto, o que constata-se são médias deste indicador mais elevadas no grupo de municípios de alta imigração. Tal fato é favorável às proposições das teorias da imigração, as quais relatam que o imigrante é levado a escolher regiões mais desenvolvidas, onde suas habilidades serão mais bem aproveitadas.

Um fator não averiguado foi a caracterização do imigrante. No caso de Minas Gerais, tem-se observado o aumento do movimento de migração de retorno. Resultados de estudo feito por Garcia e Ribeiro (2004) em Minas Gerais mostram que 25% da população que entrou nesta Unidade da Federação, entre 1990-2000, não tinha ligação com a migração de retorno, ou seja, 75% dos migrantes eram, na verdade, remigrados ou acompanhantes destes como cônjuges, filhos e/ou outros parentes.

Como este é um trabalho exploratório, torna-se necessário um estudo mais aprofundado, em relação às características dos municípios, o perfil do imigrante ou uma regressão, de forma a determinar as variáveis que impactariam na taxa de imigração.

5. REFERÊNCIAS

ARANGO, Joaquín. Las 'Leyes de lasMigraciones' de E. G. Ravenstein, cienañosdespués. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, n. 32, p. 7-26, 1985.

CAON, Ana Rogéria Vitório; MAGALHÃES, Maria Regina Alvares; MOREIRA, Mário Cesar Rocha. Situação da pobreza em Minas Gerais. Revista do Legislativo, Belo Horizonte: Assembleia do Estado de Minas Gerais, n. 44, p. 22-42, jan. 2011/ jul. 2012.

GARCIA, Ricardo Alexandrino e RIBEIRO, Adriana de Miranda. Movimentos migratórios em Minas Gerais: efeitos diretos e indiretos da migração de retorno - 1970/1980, 1981/1991 e 1990/2000. In: SEMINÁRIO SOBRE A ECONOMIA MINEIRA, XI, 2004, Diamantina. Anais... Diamantina, 2004.

IBGE. Censo Demográfico 2000, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em: <www.igbe.gov.br>. Acesso em: 10 maio 2014.

______Censo Demográfico 2010, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em: <www.igbe.gov.br>. Acesso em 10 maio 2014.

MOORE, Stephen. Immigration and the Riseand Decline of American Cities.Stanford: HooverInstitution, Stanford University, 1997.

SANTOS, Mauro Augusto dos et al. Migração: uma revisão sobre algumas das principais

teorias. Belo Horizonte: UFMG/Cedeplar, 2010. Disponível em:

<http://www.cedeplar.ufmg.br/pesquisas/td/TD%20398.pdf>. Acesso em: 01 junho 2014. PEIXOTO, João. As Teorias Explicativas das Migrações: teorias micro e macrossociológicas. Lisboa: UniversidadeTécnica de Lisboa, SOCIUS WorkingPapers, n. 11, 2004, 36p.

VIGDOR, Jacob L. Immigration and the Revival of American Cities: From Preserving Manufacturing Jobs to Strengthening the Partnership for a New Economy andAmericas Society/Councilon Americas white paper.2013, 31p.

Município Mesoregião Microrregião Municípios Limítrofes

Alto Rio Doce Zona da Mata Viçosa Cipotânea, Rio Espera, Senhora dos Remédios, Capela Nova, Desterro do Melo, Mercês, Dores do Turvo, Brás Pires. Alvorada de Minas Metropolitana de Belo Horizonte Conceição do Mato Dentro Serro, Conceição do Mato Dentro, Dom Joaquim, Sabinópolis. Barra Longa Zona da Mata Ponte Nova Dom Silvério, Alvinópolis, Mariana,Acaiaca, Ponte Nova, Rio Doce. Berilo Jequitinhonha Capelinha Virgem da Lapa, Francisco Badaró, Chapada do Norte,

José Gonçalves de Minas, Cristália, Grão Mogol. Camacho Oeste de Minas Formiga Formiga, Candeias, Itapecerica, São Francisco de Paula

Chapada do Norte Jequitinhonha Capelina José Gonçalves de Minas, Berilo, Francisco Badaró, Jenipapo de Minas, Novo Cruzeiro, Minas Novas, Leme do Prado.

Cipotânea Zona da Mata Viçosa Senhora de Oliveira, Rio Espera, Alto Rio Doce, Brás Pires.

Dom Viçoso Sul/Sudoeste de Minas Itajubá Carmo de Minas, São Sebastião do Rio Verde, Virgínia, Maria da Fé. Francisco Badaró Jequitinhonha Capelinha Virgem da Lapa, Araçuaí, Jenipapo de Minas, Chapada do Norte, Berilo.

Fruta de Leite Norte de Minas Salinas Rio Pardo de Minas, Padre Carvalho, Novorizonte, Rubelita, Riacho dos Machados, Salinas, Grão Mogol.

Glaucilândia Norte de Minas Montes Claros Montes Claros, Bocaiúva, Guaraciama, Juramento.

Ibiracatu Norte de Minas Montes Claros Varzelândia, São João da Ponte, Lontra, Pedras de Maria da Cruz.

Itambé do Mato Dentro Metropolitana de Belo Horizonte Conceição do Mato Dentro Morro do Pilar, São Sebastião do Rio Preto, Passabém, Santa Maria de Itabira, Itabira, Jaboticatubas, Santana do Riacho.

Itaverava Metropolitana de Belo Horizonte Conselheiro Lafaiete Conselheiro Lafaiete, Catas Altas da Noruega, Lamim, Ouro Branco, Ouro Preto, Santana dos Montes.

Lagoa Dourada Campo das Vertentes São João del Rei Carandaí, Casa Grande, Entre Rios de Minas, Resende Costa, Coronel Xavier Chaves, Prados.

Malacacheta Vale do Mucuri Teófiolo Otoni Setubinha, Angelândia, Água Boa,Franciscópolis, Poté, Ladainha. Minas Novas Jequitinhonha Capelinha Capelinha, Chapada do Norte, Leme do Prado, Novo Cruzeiro, Setubinha,

Turmalina, Virgem da Lapa, Angelândia.

Montezuma Norte de Minas Salinas Mortugaba (BA), São João do Paraíso,Vargem Grande do Rio Pardo, Santo Antônio do Retiro, Rio Pardo de Minas ,Espinosa.

Ninheira Norte de Minas Salinas Piripá(BA),Tremedal(BA),Cândido Sales(BA),São João do Paraíso,Águas Vermelhas. Novo Cruzeiro Jequitinhonha Araçuaí Itaipé,Setubinha,Jenipapo de Minas,Chapada do Norte,Minas Novas,Ladainha,Caraí.

Pedra Bonita Zona da Mata Manhuaçu Abre Campo, Matipó, Santa Margarida,Fervedouro, Araponga, Sericita.

Piranga Zona da Mata Viçosa Diogo de Vasconcelos, Mariana, Ouro Preto, Catas Altas da Noruega,Lamim,

Senhora de Oliveira, Presidente Bernardes, Porto Firme, Guaraciaba.

Rio Pardo de Minas Norte de Minas Salinas Porteirinha, Serranópolis de Minas, Grão Mogol, Padre Carvalho, Fruta de Leite, Retiro

Novorizonte, Salinas, Taiobeiras, Vargem Grande do Rio Pardo, Montezuma. Rio Vermelho Metropolitana de Belo Horizonte Conceição do Mato Dentro Itamarandiba, Senador Modestino Gonçalves, Felício dos Santos,

Serra Azul de Minas, Materlândia, Paulistas,Coluna

Rubelita Norte de Minas Salinas Salinas, Fruta de Leite, Padre Carvalho, Josenópolis, Virgem da Lapa,

Coronel Murta, Itinga, Comercinho.

Santa Cruz de Salinas Norte de Minas Salinas Curral de Dentro, Taiobeiras, Salinas,Comercinho, Medina,

Cachoeira de Pajeú, Águas Vermelhas

Santana dos Montes Metropolitana de Belo Horizonte Conselheiro Lafaiete Conselheiro Lafaiete,Itaverava,Rio Espera, Capela Nova,Caranaíba, Cristiano Otoni. Santo Antônio do Itambé Metropolitana de Belo Horizonte Conceição do Mato Dentro Serro, Serra Azul de Minas,Sabinópolis, Materlândia.

Santo Antônio do Retiro Norte de Minas Salinas Espinosa, Monte Azul, Mato Verde,Rio Pardo de Minas, Montezuma.

São Francisco Norte de Minas Januária Januária, Chapada Gaúcha, Pintópolis,Icaraí de Minas, Luislândia,

Brasília de Minas, Japonvar, Pedras de Maria da Cruz.

São João da Ponte Norte de Minas Montes Claros Ibiracatu,Varzelândia, Verdelândia,Lontra, Japonvar, Janaúba, Patis,

Montes Claros,Capitão Enéas.

São João das Missões Norte de Minas Januária Manga, Miravânia, Itacarambi, Matias Cardoso, Januária, Cônego Marinho

São João do Paraíso Norte de Minas Salinas Taiobeiras, Ninheira, Montezuma,Vargem Grande do Rio Pardo,

Indaiabira, Berizal, Rio Pardo de Minas, Águas Vermelhas, Cordeiros(BA).

Senhora de Oliveira Zona da Mata Viçosa Lamim, Piranga, Brás Pires, Rio Espera, Cipotânea.

Serra Azul de Minas Metropolitana de Belo Horizonte Conceição do Mato Dentro Rio Vermelho, Serro, Santo Antônio do Itambé, Materlândia.

Serranópolis de Minas Norte de Minas Janaúba Porteirinha, Riacho dos Machados, Rio Pardo de Minas.

Setubinha Vale do Mucuri Teófiolo Otoni Novo Cruzeiro, Minas Novas,Malacacheta, Angelândia, Capelinha.

Vargem Grande do Rio Pardo Norte de Minas Salinas Montezuma, Rio Pardo de Minas,Indaiabira, São João do Paraíso.

Município Mesoregião Microrregião Municípios Limítrofes

Sarzedo Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Betim, Mário Campos, Brumadinho

União de Minas Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Frutal Iturama, Campina Verde, Santa Vitória, Limeira do Oeste Mário Campos Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Betim, São Joaquim de Bicas,Sarzedo, Brumadinho

Serra da Saudade Central Mineira Bom Despacho Dores do Indaiá, Quartel Geral, São Gotardo, Estrela do Indaiá Cascalho Rico Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberlândia Grupiara, Araguari, Estrela do Sul

Extrema Sul/Sudoeste de Minas Pouso Alegre Toledo, Itapeva, Joanópolis,Camanducaia, Vargem, Pedra Bela Planura Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Frutal Pirajuba, Conceição das Alagoas,Colômbia (SP), Frutal

Nova Ponte Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Araxá Romaria, Estrela do Sul, Indianópolis,Uberaba, Sacramento, Santa Juliana,Pedrinópolis, Iraí de Minas Estrela do Sul Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Patrocínio Monte Carmelo, Grupiara, Cascalho Rico, Araguari, Indianópolis, Nova Ponte, Romaria

Juatuba Belo Horizonte Belo Horizonte Esmeraldas, Betim, Mateus Leme, Igarapé, Florestal

Esmeraldas Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Betim, Contagem,Ribeirão das Neves, Pará de Minas, Sete Lagoas,Juatuba,Florestal,Cachoeira da Prata Caiana Zona da Mata Muriaé Espera Feliz,Carangola, Faria Lemos, Dores do Rio Preto, Porciúncula

Veríssimo Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberaba Uberaba, Conceição das Alagoas, Campo Florido, Prata, Uberlândia Perdigão Oeste de Minas Divinópolis Araújos, Divinópolis, Nova Serrana, Santo Antônio do Monte

Conceição das Alagoas Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberaba Veríssimo, Uberaba, Água Comprida, Miguelópolis, Guaíra,Colômbia, Planura, Pirajuba, Campo Florido São Joaquim de Bicas Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Igarapé, Betim, Brumadinho

Nova Serrana Oeste de Minas Divinópolis Conceição do Pará, Araújos, Divinópolis, Perdigão, São Gonçalo do Pará, Leandro Ferreira Fronteira Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Frutal Frutal, Guaraci (SP), Icém (SP), Orindiúva (SP)

Campo Florido Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberaba Comendador Gomes, Prata,Veríssimo, Conceição das Alagoas,Pirajuba, Frutal Santana do Paraíso Vale do Rio Doce Ipatinga Mesquita, Belo Oriente, Ipaba, Caratinga, Ipatinga

Pirajuba Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Frutal Conceição das Alagoas, Frutal, Planura, Campo Florido Delta Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberaba Uberaba, Conquista, Igarapava(SP)

Vespasiano Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Lagoa Santa, Belo Horizonte, Santa Luzia, São José da Lapae Confins Igarapé Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte São Joaquim de Bicas, Mateus Leme, Juatuba, Betim, Itaguara Alto Caparaó Zona da Mata Manhuaçu Alto Jequitibá, Caparaó, Espera Feliz

Turvolândia Sul/Sudoeste de Minas Santa Rita do Sapucaí Carvalhópolis,Poço Fundo,São João da Mata,Silvianópolis,São Gonçalo do Sapucaí,Cordislândia,Machado Mateus Leme Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Florestal, Pará de Minas, Itaúna, Itatiaiuçu, Juatuba, São Joaquim de Bicas, Igarapé

Comendador Gomes Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Frutal Prata, Itapagipe, Frutal, Campo Florido, Campina Verde Piedade de Caratinga Vale do Rio Doce Caratinga Caratinga, Imbé de Minas,Ubaporanga, Ipanema

Indianópolis Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Uberlândia Araguari, Estrela do Sul, Nova Ponte, Uberaba, Uberlândia Varjão de Minas Noroeste de Minas Paracatu São Gonçalo do Abaeté, Presidente Olegário, Patos de Minas São José da Lapa Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Vespasiano, Confins, Pedro Leopoldo

Romaria Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba Patrocínio Estrela do Sul, Iraí de Minas, Monte Carmelo

Ribeirão das Neves Metropolitana de Belo Horizonte Belo Horizonte Belo Horizonte, Contagem, Esmeraldas, Pedro Leopoldo, Vespasiano, São José da Lapa São Sebastião do Anta Vale do Rio Doce Caratinga São Domingos das Dores, Imbé de Minas, Inhapim

ANEXO 2 – Regiões dos municípios de alta imigração