Demographic analysis and forecasting using of inter-municipal population growth and distribution matrices

Authors

DOI:

https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0051

Keywords:

Projections, Migration, County, Natural growth, Spatial analysis

Abstract

Challenges in the field of demographic projections include, among others, the volatility of the migration component - critical for the projection of small areas; the compatibility between projections of small and large areas; and the measurement and inclusion of uncertainty in future scenarios of population growth. This article presents a new probabilistic method to conduct interregional population forecasting dealing with these three challenges. The proposed method has the following advantages: 1) it only requires information about the last place of residence and the population distributions of the last two Censuses; 2) it generates confidence intervals for the projected populations; 3) it makes the role of migration flows in the growth dynamics explicit and; 4) it facilitates the elaboration of counterfactual scenarios and sensitivity analysis using matrices of interregional population growth and distribution. We describe the patterns and trends in migration flows in the state of São Paulo applying spatial visualization tools and identifying areas in which migration is responsible for considerable shares of the demographic dynamics. About 95% of the 572 municipal projected populations of São Paulo had good precision and were within expected confidence intervals. We used data from the 1980, 1991 and 2000 Brazilian Censuses.

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Author Biography

Jeronimo Oliveira Muniz, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)

Professor do departamento de pós-graduação em Sociologia da UFMG

References

AHLBURG, D. A. Using economic information and combining to improve forecast accuracy in demography. Minneapolis: University of Minnesota, 1998 (Working paper, Industrial Relations Center).

ALHO, J.; SPENCER, B. Statistical demography and forecasting. United States: Springer, 2005.

ANSELIN, L. Local Indicators of Spatial Association – Lisa. Geographical Analysis, v. 27, n. 2, p. 93-115, 1995.

ANSELIN, L. An introduction to spatial autocorrelation analysis with GeoDa. Urbana-Champaign, IL: Spatial Analysis Laboratory (SAL), Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois, 2003. Disponível em: http://www.uni-kassel.de/~rkosfeld/lehre/spatial/spauto.pdf. Acesso em: 4 fev. 2015.

ANSELIN, L.; SYABRI, I.; KHO, Y. GeoDa: An introduction to spatial data analysis. Geographical Analysis, v. 38, n. 1, p. 5-22, 2006.

BAENINGER, R.; CUNHA , J. M. Migração, dinâmica regional e projeções populacionais. São Paulo em Perspectiva, v. 10, n. 2, p. 102-109, 1996.

BERK, R. A. A primer on robust regression. In: FOX, J.; LONG, J. S. (Ed.). Modern methods of data analysis. Newbury Park, CA: Sage, 1990. p. 292-324.

BOOTH, H. Demographic forecasting 1980 to 2005 in review. International Journal of Forecasting, v. 22, n. 3, p. 547-581, 2006.

BRITO, L.; CAVENAGHI, S.; JANNUZZI, P. M. Estimativas e projeções populacionais para pequenos domínios: uma avaliação da precisão para municípios do Rio de Janeiro em 2000 e 2007. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 27, n. 1, p. 35-57, 2010.

CAVENAGHI, S.; POTTER, J.; SCHMERTMANN, C.; ASSUNÇÃO, R. Estimating total fertility rates for small areas in Brazil. In: MEETING OF THE POPULATION ASSOCIATION OF AMERICA. Proceedings… Boston, MA: PAA, 2004.

CLIFF, A. D.; ORD, J. K. Spatial processes: models and applications. London: Pion, 1981.

CUNHA, J. M. Migração e urbanização no Brasil: alguns desafios metodológicos para análise. São Paulo em Perspectiva, v. 19, n. 4, p. 3-20, 2005.

CUNHA, J. M.; JAKOB, A. Segregação socioespacial e inserção no mercado de trabalho na Região Metropolitana de Campinas. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 27, n. 1, p. 115-139, 2010.

DEVINE, J.; COLEMAN, C. People might move but housing units don’t: an evaluation of the state and county housing unit estimates. Washington: Population Division, U.S. Census Bureau, 2003 (Working Paper Series, n. 71).

DUCHESNE, L. Proyeciones de poblacion por sexo y edad para areas intermedias y menores. Santiago: Centro Latinoamericano de Demografia, 1987.

ESRI – Environmental Systems Research Institute. ArcGIS Release 10.1. Redlands, CA, 2012.

FÍGOLI, M. Intervalo de confiança para projeção de população baseado no método de Monte Carlo: projeção dos beneficiários urbanos da previdência social. Revista Brasileira de Estatística,

v. 60, n. 213, p. 25-51, 1999.

FÍGOLI, M. G. B.; WONG, L. L. R.; SAWYER, D. R. T. O.; CARVALHO, J. A. M. Proyeccíon multirregional: aplicación en Brasil y sus unidades federativas (200-2020). Notas de Población, Santiago do Chile, v. 76, p. 7-35, 2003.

FOTHERINGHAM, A.; BRUNSDON, C. Local forms of spatial analysis. Geographical Analysis, v. 31, p. 340-358, 1999.

FREIRE, F. H.; ASSUNÇÃO, R. M. Intervalo de confiança para a taxa de fecundidade total de pequenas áreas. In: XIV ENCONTRO NACIONAL DE ESTUDOS POPULACIONAIS. Anais... Caxambu, MG: Abep, 1998. Disponível em: http://www.abep.nepo.unicamp.br/docs/anais/PDF/1998/a240.pdf. Acesso em: 4 fev. 2015.

GIROSI, F.; KING, G. Demographic forecasting. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2008.

GUIMARÃES, R. R. Uncertainty in population projections: the state of the art. Revista Brasileira de Estudos de População, São Paulo, v. 31, n. 2, p. 277-290, 2014.

HAKKERT, R. Quasi-component models for small area population projections: examples from the state of São Paulo, Brazil. International Union for the Scientific Study of Population. Florence, 1985.

IBGE. Projeções da população: Brasil e unidades da federação. Rio de Janeiro, 2013 (Série Relatórios Metodológicos, v. 40). Disponível em: ftp://ftp.ibge.gov.br/Projecao_da_Populacao/

Projecao_da_Populacao_2013/srm40_projecao_da_populacao.pdf. Acesso em: 27 dez. 2016.

_________. Estimativas da população residente para os municípios e para as unidades da federação brasileiros com data de referência em 1º de julho de 2016. Rio de Janeiro, setembro de 2016. Disponível em: http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv97868.pdf. Acesso em: 27 dez. 2016.

JAKOB, A. Zonas de segregação e vulnerabilidade na Baixada Santista. In: VAZQUEZ, D. A. (Org.). A questão urbana na Baixada Santista: políticas, vulnerabilidades e desafios para o

desenvolvimento. 1. ed. São Paulo: Editora Universitária Leopoldianum, 2011. p. 65-80.

JANNUZZI, P. M. Cenários futuros e projeções populacionais para pequenas áreas: método e aplicação para distritos paulistanos 2000-2010. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 24, n. 1, p. 109-136, 2007.

JARDIM, M. L. Utilização de variáveis sintomáticas para estimar a distribuição espacial de populações: aplicação aos municípios do Rio Grande do Sul. Belo Horizonte: UFMG/Cedeplar, 1995.

KEYFITZ, N. The limits of population forecasting. Population and Development Review, v. 7, n. 4, p. 579-593, 1981.

_________. Can knowledge improve forecasts? Population and Development Review, v. 8,

n. 4, p. 729-751, 1982.

KEYFITZ, N.; CASWELL, H. Applied mathematical demography. New York, NY: Springer, 2005.

LEE, R. D. Stochastic demographic forecasting. International Journal of Forecasting, v. 8, n. 3,

p. 315-327, 1992.

_________. Probabilistic approaches to population forecasting. Population and Development Review, v. 24 (Supplement: Frontiers of Population Forecasting), p. 156-190, 1998.

LEE, R. D.; CARTER, L. Modelling and forcasting the times series of US mortality. Journal of the American Statistical Association, v. 87, n. 419, 1992.

LEE, R. D.; TULJAPURKAR, S. Stochastic population forecasts for the United States: beyond high, medium, and low. Journal of the American Statistical Association, v. 89, n. 428, p. 1175-1189, 1994.

LESLIE, P. H. On the use of matrices in certain population mathematics. Biometrika, v. 33, n. 3, p. 183-212, 1945.

_________. Some further notes on the use of matrices in population mathematics. Biometrika, v. 35, n. 3/4, p. 213-245, 1948.

LUTZ, W.; VAUPEL, J.; AHLBURG, D. A. Frontiers of population forecasting. New York: Population Council, 1999.

MACHADO, C. Projeções multirregionais de população: o caso brasileiro (1980-2020). Tese (Doutorado) – Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional (Cedeplar), Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Belo Horizonte, 1993.

MADEIRA, J. L.; SIMÕES, C. C. Estimativas preliminares da população urbana e rural segundo as unidades da federação, de 1960/1980 por uma nova metodologia. Revista Brasileira de

Estatística, v. 33, n.129, p. 3-11, 1972.

MIRON, J. Spatial autocorrelation in regression analysis: a Beginner’s Guide. In: GAILE, G. L.; WILLMOTT, C. J. (Ed.). Spatial statistics and models. Dordrecht, Holland: D. Reidel Publishing Co., 1984. p. 201-222.

MORAN, P. A. P. Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, v. 37, n. 1/2, p. 17-23, 1950.

MUNIZ, J. O. Spatial dependence and heterogeneity in ten years of fertility decline in Brazil. Population Review, v. 48, n. 2, p. 32-65, 2009.

_________. Demographic dynamics of poverty and income inequality: the case of Brazil. Revista Brasileira de Estudos de População, v. 29, n. 2, p. 323-348, 2012.

OLIVEIRA, J. C.; ALBUQUERQUE, F. R.; LINS, I. B. Projeção da população do Brasil por sexo e idade para o período 1980-2050 – Revisão 2004; Estimativas anuais e mensais da população do Brasil e das unidades da federação: 1980-2020; Estimativas das populações municipais. Rio de Janeiro: IBGE, 2004. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/

estimativa2004/metodologia.pdf. Acesso em: 4 fev. 2015.

PFLAUMER, P. Confidence intervals for population projections based on Monte Carlo methods. International Journal of Forecasting, v. 4, n. 1, p. 135-142, 1988.

ROGERS, A. Matrix analysis of interregional population growth and distribution. Berkeley: University of California Press, 1968.

_________. Matrix methods in urban and regional analysis. San Francisco: Holden-Day, 1971.

_________. Introduction to multiregional mathematical demography. New York: John Wiley, 1975.

_________. Multiregional demography: principles, methods and extensions. London: John Wiley, 1995.

ROUSSEEUW, P. J.; LEROY, A. M. Robust regression and outlier detection. New York: Wiley, 1987.

SANDERSON, W. Knowledge can improve forecasts: a review of selected socioeconomic population projection models. Population and Development Review, v. 24 (Supplement: Frontiers of Population Forecasting), p. 88-117, 1998.

SANTOS, R. O.; BARBIERI, A. F. Projeções populacionais em pequenas áreas: uma avaliação comparativa de técnicas de extrapolação matemática. Revista Brasileira de Estudos de

População, v. 32 n. 1, p. 139-163, 2015.

SCHOEN, R. Modeling multigroup populations. New York: Plenum Press, 1988.

_________. Dynamic population models. Dordrecht: Springer, 2006.

SEADE. Sistema de projeções populacionais para os municípios do estado de São Paulo. São Paulo, [s/d]. Disponível em: http://produtos.seade.gov.br/produtos/projpop/pdfs/projpop_

metodologia.pdf. Acesso em: 27 dez. 2016.

SMITH, S.; TAYMAN, J.; SWANSON, D. State and local population projections: methodology and analysis. New York: Kluwer, 2001.

STOTO, M. A. The accuracy of population projections. Journal of the American Statistical Association, v. 78, n. 381, p. 13-20, 1983.

SZWARCWALD, C. L.; CASTILHO, E. A. Proposta de um modelo para desagregar projeções demográficas de grandes áreas em seus componentes geográficos. Revista de Saúde Pública, v. 23, n. 4, p. 269-76, 1989.

UNITED NATIONS. Manual III. Methods for population projections by sex and age. New York: Department of International Economic and Social Affairs, 1956.

_________. The determinants and consequences of population trends: new summary of findings on interaction of demographic, economic and social factors. New York: Department of International Economic and Social Affairs, 1973.

VERARDI, V.; CROUX, C. Robust regression in Stata. Stata Journal, v. 9, n. 3, p. 439-453, 2009.

WALDVOGEL, B. C. Projeção populacional em São Paulo: um método analítico como alternativa. São Paulo em Perspectiva, v. 10, n. 2, p. 110-115, 1996.

WALDVOGEL, B. C.; CAPASSI, R. Cenário da população paulista dos anos 90 ao futuro. São Paulo em Perspectiva, v. 13, n.1-2, p. 186-195, 1999.

WALDVOGEL, B. C.; FERREIRA, C. E.; YAZAKI, L. M.; GODINHO, R. E.; PERILLO, S. R. Projeção da população paulista como instrumento de planejamento. São Paulo em Perspectiva, v. 17, n. 3-4, p. 67-79, 2003.

WILLEKENS, F. Demographic forecasting: State-of-the-art and research needs. In: HAZEU, C. A.; FRINKING, G. B. A. (Ed.). Emerging issues in demographic research. Amsterdam: Elsevier, 1990. p. 9-66.

WISNIOWSKI, A.; SMITH, P. W. F.; BIJAK, J.; RAYMER, J.; FORSTER, J. Bayesian population forecasting: extending the Lee-Carter method. Demography, v. 52, n. 3, p. 1035-1059, 2015.

WHELPTON, P. K. Population of the United States, 1925 to 1975. The American Journal of Sociology, v. 34, n. 2, p. 253-270, 1928.

Published

2018-05-16

How to Cite

Muniz, J. O. (2018). Demographic analysis and forecasting using of inter-municipal population growth and distribution matrices. Brazilian Journal of Population Studies, 35(3), 1–36. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0051

Issue

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Original Articles