“ESTUDO DOS DIFERENCIAIS DO PERFIL OCUPACIONAL DOS TRABALHADORES EM MUNICÍPIOS METROPOLITANOS E NÃO METROPOLITANOS DO BRASIL PARA O ANO 2010”
Metropolitano, Organização do Trabalho, Estrutura Ocupacional, Reestruturação Produtiva, Brasil.
O rápido processo da transição urbana no Brasil propiciou a formação de regiões
metropolitanas, de modo que, a estruturação destes espaços foi marcada pela segregação
social. Neste contexto, observou-se que ao longo da reestruturação produtiva, o perfil do
trabalhador no país passou por transformações para se adaptar às novas formas de
organização do trabalho. Conhecer o perfil ocupacional dos trabalhadores urbanos é
importante para subsidiar políticas públicas em um país com 84,4% de sua população
vivendo em cidades. Sendo assim, investiga-se neste estudo, a problemática neste da
estrutura ocupacional dos trabalhadores que estão inseridos na realidade metropolitana e
não metropolitana brasileira. Foram selecionados 427 municípios, sendo que, 67,2%
pertencem ao espaço não metropolitano, enquanto 32,8% estão inseridos em áreas
metropolitanas. Os municípios metropolitanos detêm 61% da PIA com renda per capta
de aproximadamente 972 reais, os municípios não metropolitanos PIB per capita. O
critério adotado para inclusão dos municípios estabelece que tenham população total 50
mil habitantes ou mais e taxa de urbanização superior ou igual a 70%. As informações
municipais foram obtidas do Censo 2010 - IBGE e os indicadores objetivos do Atlas do
Desenvolvimento Humano 2013, elaborado pelo Programa das Nações Unidas para o
Desenvolvimento - PNUD. Com a utilização de métodos estatísticos apropriados serão
testadas as hipóteses para comparação de diferentes aspectos da estrutura ocupacional
nos espaços metropolitanos e não metropolitanos. Além disso, se procederá a
modelagem de variáveis dependentes, como: taxa de ocupação, taxa de desocupação,
entre outras, em função de um conjunto de indicadores independentes, tais como: renda
per capita, PIB per capita, índice de Gini, anos de estudos e outras mais, utilizando-se
métodos de regressão múltipla e modelo logístico.