Economias de Urbanização e Condição de Ocupação da Populaç…

cond _ ocup γ + r (10)
ij = 00 + u0
j
ij
Este modelo fornece a probabilidade média do indivíduo estar ocupado, que é de
aproximadamente 95,59%. Seus resultados podem ser verificados na tabela 03. A variância
total do modelo é igual a 0,043033. O cálculo do coeficiente de correlação entre os indivíduos
pertencentes ao mesmo Estado, , ) Y ρ , demonstra que apenas 0,653% desta variância é
( ij i'
j Y
explicada por diferenças entre as estruturas produtivas estaduais (99,347% decorre das
diferenças entre indivíduos). Estes resultados implicam que a influência das diferenças
estaduais sobre a condição de ocupação, quando não há controle pelas características
individuais, é praticamente insignificante, o que pode ser um indicativo de que as estimativas
obtidas por intermédio do modelo linear simples sejam suficientes para analisar o problema
proposto. Mais adiante serão realizadas considerações sobre este resultado.
4.3 Modelo 3: modelo ANCOVA considerando apenas as covariáveis de nível 1
As características produtivas e não produtivas dos indivíduos são incorporadas ao
modelo por intermédio da equação de nível 1, com a finalidade de verificar como os atributos
pessoais influenciam sua condição de ocupação. Este modelo se diferencia dos modelos
β , que representa a probabilidade média de estar
lineares simples porque seu intercepto, 0 j
ocupado, varia aleatoriamente entre os Estados devido às condições específicas dos mercados
de trabalho locais. Assim, os modelos de nível 1 e 2 são:
cond _ ocup
β area _ urb + r
7
0 j
00
ij
u0 j
= β
ij
0 j
+ β sexo + β cor + β anest + β idade + β idade2
+ β freq +
1
( 11)
β = γ +
(9)
β = γ , n > 0 (12)
nj
n0
Substituindo (9) e (12) em (11) obtém-se o modelo completo:
cond _ ocup
γ
60
ij
70
= γ
00
10
freq + γ area _ urb + u
0 j
+ r
ij
2
20
3
+ γ sexo + γ cor + γ anest + γ idade + γ idade2
+
Os resultados do modelo podem ser verificados na tabela 03. A variância total do
modelo, com a inclusão das variáveis explicativas de nível um, caiu para 0,041316 (-4,156%),
o que foi provocado por reduções de 2,815% e 4,165% nas variâncias entre os Estados e entre
os indivíduos, respectivamente. O coeficiente de correlação intra-estados manteve-se
praticamente constante, explicando apenas 0,662% da variabilidade existente nos dados, ou
seja, a distribuição da variância entre os níveis não se alterou significativamente.
30
( 13)
4.4 Modelos 4 e 5: modelo ANCOVA considerando as covariáveis de ambos os níveis
Este modelo inclui variáveis explicativas de ambos os níveis, evidenciando como as
mesmas podem afetar a variável independente, ou seja, a probabilidade de estar ou não
ocupado. Esta é uma tentativa de identificar o impacto dos atributos estaduais sobre a
4
40
5
50
6
10