Economias de Urbanização e Condição de Ocupação da Populaç…

pessoais, produtivos ou não, e pelas condições econômicas do meio em que os mesmos
residem.
3. Metodologia e Base de Dados
3.1 Modelos multiníveis ou hierárquicos
Muitos são os fatores que podem influenciar a inserção de um indivíduo no mercado
de trabalho. Estes fatores podem, a priori, se classificados em duas grandes categorias: a
primeira associada às características dos próprios indivíduos (condições sócio-econômicas) e
a segunda relacionada às características do ambiente em que os mesmos estão inseridos
(infraestrutura econômica, institucional, composição da força de trabalho, etc.). Este fato
demonstra quão importante é identificar e explicar as influências do ambiente e do grupo
sobre o comportamento individual em oposição as suas próprias características. Os modelos
de regressão estimados pelo Método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) não avaliam a
variabilidade existente entre os grupos, o que acaba limitando a análise, pois as estimativas
dos desvios-padrão apresentam viés. Para minimizar este problema e utilizar os dados de
forma mais eficiente, é possível utilizar modelos multiníveis ou hierárquicos, visto que os
mesmos permitem a elaboração de modelos de regressão nos quais a variável dependente,
medida no menor nível de desagregação, é influenciada por variáveis independentes de
diferentes níveis, relacionados tanto ao próprio indivíduo quanto ao grupo e ao ambiente em
que o mesmo está inserido.
As vantagens destes modelos estão relacionadas a: i) melhoria das estimativas dos
parâmetros, pois o controle das características do grupo mais numeroso da população evita
que os resultados sejam determinados pelo mesmo (são obtidas equações específicas para
cada grupo); ii) possibilidade de realizar testes de hipóteses entre os diferentes níveis
analisados, observando a relação entre os indivíduos e seus respectivos grupos; e iii) é
possível determinar a importância dos diferentes níveis na explicação da variabilidade dos
dados por meio da partição da variância, obtendo, assim, estimativas mais conservadoras dos
desvios-padrão (as características não explicadas em ambos os níveis são captadas por
componentes residuais específicos, o que possibilita a mensuração da contribuição da
variabilidade proveniente de cada nível para a variação total).
Os modelos hierárquicos analisam a relação entre uma variável dependente Y ij (por
exemplo, a condição de ocupação) e uma variável explicativa X ij (por exemplo, anos de
estudo), onde i representa o indivíduo (nível 1) e j o grupo a qual este pertence (nível 2, por
exemplo, o Estado), representada pela seguinte equação:
ij = 0 j + β1
j
Y β X + r ( 1)
ij
ij
Considerando que os grupos podem influenciar o comportamento de seus indivíduos, é
preciso inserir uma variável de controle, W j , para captar estes efeitos. Assim, as equações de
nível 2 são:
β = γ + γ + ( 2)
0 j 00 01W
j u0
j
1 j γ 10
( 3)
β =
Substituindo as equações (2) e (3) na equação (1) obtém-se:
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